[论文解读] AI-Driven Healthcare: A Review on Ensuring Fairness and Mitigating Bias

Sribala Vidyadhari Chinta, Zichong Wang+6 more|arXiv (Cornell University)|Jul 29, 2024

Ethics and Social Impacts of AI被引用 20

一句话总结

对医疗保健中 AI 的综述，聚焦偏见来源、公平性问题，以及在不同临床领域和监管环境中检测与减轻不公平性的策略。

ABSTRACT

Artificial intelligence (AI) is rapidly advancing in healthcare, enhancing the efficiency and effectiveness of services across various specialties, including cardiology, ophthalmology, dermatology, emergency medicine, etc. AI applications have significantly improved diagnostic accuracy, treatment personalization, and patient outcome predictions by leveraging technologies such as machine learning, neural networks, and natural language processing. However, these advancements also introduce substantial ethical and fairness challenges, particularly related to biases in data and algorithms. These biases can lead to disparities in healthcare delivery, affecting diagnostic accuracy and treatment outcomes across different demographic groups. This review paper examines the integration of AI in healthcare, highlighting critical challenges related to bias and exploring strategies for mitigation. We emphasize the necessity of diverse datasets, fairness-aware algorithms, and regulatory frameworks to ensure equitable healthcare delivery. The paper concludes with recommendations for future research, advocating for interdisciplinary approaches, transparency in AI decision-making, and the development of innovative and inclusive AI applications.

研究动机与目标

• 通过强调 AI 在医疗保健中的增长及其带来的公平性挑战来激发本研究。
• 识别并分类数据、算法和部署环境中的偏见来源。
• 回顾偏见 AI 对诊断、治疗和健康公平性的影响。
• 综述偏见检测与缓解方法，并讨论伦理与监管方面的考量。
• 为未来的跨学科研究和透明的 AI 部署提供建议。

提出的方法

• 综合心脏病学、眼科学、皮肤科、神经科、放射学、急诊护理和公共卫生领域的 AI 应用文献。
• 将偏见类型分类为数据偏见、算法偏见、显性偏见、隐性偏见和选择性偏见，并给出示例。
• 讨论偏见的后果，包括误诊、结果不平等、信任下降、法律/伦理影响、资源错配以及创新受阻。
• 总结偏见检测方法，如统计分析和审计工具，并提出缓解策略与治理考量。

实验结果

研究问题

• RQ1 偏见如何在用于医疗保健的 AI 系统中表现出来？
• RQ2 医疗保健 AI 中偏见的来源与驱动因素有哪些，它们可能带来哪些后果？
• RQ3 如何在 AI 医疗应用中检测和缓解偏见？
• RQ4 为促进医疗保健领域的公平 AI 需要哪些伦理、法律和治理方面的考量？

主要发现

• 医疗保健 AI 中的偏见源于数据、算法、显性/隐性偏见以及选择效应，影响不同患者群体。
• 有偏见的 AI 可能导致误诊、结果不公平、信任下降、法律/伦理挑战以及资源错配。
• 在皮肤科、肺炎诊断和资源分配中已经观察到偏见，强调需要多样化的数据集和透明度。
• 偏见检测方法包括统计等价、平等机会、预测公平，以及如 DIS、PROGRESS、IAT 与仪表板等审计框架。
• 缓解策略强调多样性数据、公平性感知的算法、透明度与治理，以支持公平的 AI 驱动护理。