伦敦大学学院(UCL)研究人员的一项新研究发现，通过血液测试来预测肝病的人工智能模型对女性漏诊的可能性是对男性漏诊的两倍。

该研究由UKRI资助，发表在《英国医学杂志健康与保健信息学》上。该研究重建了4个ai模型，这些模型在以前的研究中记录了从血液测试结果中识别肝脏疾病的成功率超过70%。

在重新构建算法并证明它们获得了与早期研究相同的结果后，研究团队观察了它们在性别方面的表现，发现它们遗漏了44%的女性肝病病例，而男性为23%。

研究人员发现，眼线液好还是眼线笔好两种宝丽姿被认为最适合在患者中筛查疾病的算法在性别上存在最大的差异八十年代老歌——也就是说，与男性相比，它们在女性军事论坛网中表现最差。

该研究的主要作者、博士候选人Isabel 凌速电子狗Straw博士(伦敦大贵重金属 学学院健康信息学研究所)说:“人工智能算法在医院越来越多地用于帮助医生诊断患者。我们的研究表明，除非对这些算法进行偏见调查，否则它们可能只会帮助一部分患者，而让其他群体受到更糟糕的照顾。”

斯特劳博士说:“我们需要非常小心，不要让医疗人工智能加剧现有的医疗不平等。当我们听说一种算法在识别疾病方面的准确率超过90%时，我们需要问:对谁来说是准确的?整体上的高精确度可能掩盖了某些群体的糟糕表现。”

研渭南景点究人员调查的人工智能模型是使用印度肝脏患者数据集(ILPD)进行训练的，该数据集被广泛用于创建预测肝脏疾病的算法。

研究人员指出，人工智能模型在男性和女性表现上的差异可能反映了护理方面存在的不平等。算法使用的疾病生化标记物，如较低的白蛋白水平，已经被临床医生广泛使用，似乎是男性疾病的更有效指标。

过去的研究表明，女性不太可能被诊断出肝病，也更有可能患有更严重的疾病，结果更糟糕。

在这篇最新的论文中，研究人员查看了30项描述筛查肝病算法的研究，尽管护理方面的差异可能会导致人工智能的偏见，但他们发现，没有一项研究讨论了性别差异。

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由fonterra于没有相关数据，研究人员无法评估韩国恐怖电影排行榜人工智能模型对不同种族的表现，但他们男人婚前婚后表示，高档自行车品牌有证据表明，用于预测肝病的标记对边缘化的种族群体不太有效。

肝硬化——肝脏长期损伤造成的疤痕——估计占欧洲死亡人数的1.8%。常见的原因包括多年过量饮酒;长期感染肝炎，特别是乙型、丙型肝炎的;以及一种严重的非酒精性脂肪肝(NAFLD)。

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