En çok tıbbi algoritmaları Massachusetts, California ya da New York’ta tedavi gören insanların bilgilerini kullanarak geliştirilen bir göre yeni çalışma. Bu üç devlet hasta verileri hakim — ve 34 diğer Devletler sadece temsil değil, bu hafta yayınlanan bir araştırmaya göre Amerikan Tıp Birliği Dergisi. Bu algoritmalar için kullanılan verilerin dar coğrafi dağılımı tanınmayan bir önyargı olabilir, çalışma yazarlar.
Araştırmacılar bakarak bu algoritmalar hasta verilerine dayalı tıbbi kararlar için tasarlanmıştır. Araştırmacılar hasta tanı kılavuzu için istedikleri bir algoritma oluşturmak zamanki gibi göğüs röntgeni incelemek-ve eğer zatürre belirtileri varsa karar besleme onlar bakmak için istiyorlar koşulu olan ve olmayan hastaların gerçek dünya örnekleri. bu Peki cinsiyet ve ırk çeşitliliği bu eğitim setleri eğer bir algoritma sadece eğitim sırasında erkek X-ışınları geçerse, X verilen zaman da solunum güçlüğü ile yatan bir kadın ray çalışmayabilir önemli olduğu kabul edilmektedir. Ancak araştırmacılar önyargı bazı formları için izlemek öğrenmiş olsa da, coğrafya hiç vurgulanan olmadı.
“Veri kümesi içine pişmiş bağlarsan ve ülke çapında geçerli bir varsayım olmayabilir verileri örtük varsayımlar, haline tüm bu şeyler,” çalışmada yazar ve Stanford Üniversitesi araştırmacılarından Amit Kaushal söyledi Stat Haberler.
Kaushal ve ekibi, Dermatoloji, radyoloji ve Kardiyoloji gibi alanlarda kullanılmak üzere tasarlanmış olan 56 yayınlanan algoritmaları, eğitmek için kullanılan verileri incelendi. Aslında birçok klinikler ve hastanelerde kullanıldığını nasıl net değil. 56 algoritmalar, 40 ya da Massachusetts, California, New York hasta verileri kullanılmıştır. Başka hiçbir devlet beşten fazla algoritmalar veri iletiyor.
Coğrafya bir algoritma performansı çarpık olabilir eğer tam olarak net değil. New York gibi kıyı hub olsa da, Güney ve orta Batı’da devletlerin farklı demografik ve altta yatan sağlık sorunları var. Yine de, araştırmacılar koşullar kümesi altında çalışan algoritmaları bazen başkaları ile iyi çalışmaz biliyorum, genel olarak, yapmak. Bazı çalışmalar göster bu algoritmalar daha iyi diğer hastanelerde daha yaratmış oldukları kurumlarında çalışabilir.
Yapay zeka ve makine öğrenme araştırma yapmak birçok akademik araştırma merkezleri Massachusetts, California, New York gibi bir sağlık merkezi vardır. Kaliforniya, Silikon Vadisi’ne giriş, veri algoritmaları yaklaşık yüzde 40’ı dahil oldu. Araştırmacılar çalıştıkları olanlar dışındaki kurumlardan veri erişim elde etmek için zor. Verileri bu şekilde kümeleri neden olabilir. Coğrafya tıbbi algoritmaları izleme değer bir diğer faktör olduğu veri kümelerinin genişletilmesi zor olabilir, ama eşitsizlik belirlenmesi gösterir.
