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沐鸣开户Q554258一种医疗保健算法为黑人患者提供的医疗服务较少

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照顾一些最病重的美国人在某种程度上是由算法决定的。新的研究表明,沐鸣开户测速为数千万人提供的软件指导照护系统使白人病人比黑人病人享有更多的特权。对美国一家主要医院的记录进行分析后发现,该算法有效地让白人排在了为糖尿病或肾脏疾病等复杂慢性疾病患者设立的特殊项目的前面。
 
研究人员没有指明这家医院的名称,但将其描述为“大型学术型医院”。这家医院是美国众多医疗服务提供商之一,它们使用算法来识别最具复杂医疗需求的初级护理患者。这类软件经常被用来向患有慢性疾病的人推荐提供额外支持的项目,包括专门的预约和护理团队。
 
研究人员挖掘了近5万份记录,发现该算法有效地降低了医院黑人病人的医疗需求。利用其产出来帮助选择需要额外护理的病人,白人病人比同样健康负担的黑人病人更受欢迎。
 
当研究人员将黑人患者和白人患者进行比较时,他们发现黑人患者的病情要严重得多,例如,他们的血压更高,糖尿病控制得更差。这样做的结果是,基于种族的原因,人们被排除在额外护理项目之外。医院自动将风险评分高于一定水平的患者纳入项目,或将他们转介给医生考虑。
 
研究人员计算出,该算法的偏差有效地将接受额外帮助的黑人患者比例减少了一半以上,从近50%降至不到20%。那些错过额外护理的人可能面临更大的急诊和住院机会。
 
加州大学伯克利分校的医生和研究员Ziad Obermeyer说:“结果有明显的不同。
 
周四发表在《科学》(Science)杂志上的这篇论文并没有指出产生这些偏误判断的算法背后的公司。欧博迈耶说,公司已经确认了这个问题,正在努力解决。在今年夏天的一次关于该项目的演讲中,他说该算法被用于7000万病人的护理,并由一家保险公司的子公司开发。这表明该算法可能来自Optum,该公司隶属于联合健康保险公司,该公司称其产品试图预测病人的风险,包括成本,被用于“管理7000多万人的生命”。在接受《连线》(WIRED)杂志采访时,Optum在一份声明中表示,医生不应仅使用算法评分来决定病人的病情。“正如我们建议我们的客户,这些工具永远不应该被视为替代医生的专业知识和病人的个人需求的知识,”它说。
 
研究的算法在估计一个人的健康问题风险时没有考虑种族因素。它扭曲的表现表明,即便是假定的种族中立的公式,在依赖反映社会不平等的数据时,仍然可能产生歧视性影响。
 
该软件被设计用来预测病人未来的健康成本,作为他们健康需求的代理。它可以合理准确地预测黑人和白人病人的费用。但这也导致了系统在美国复制医疗保健方面的不平等——一个将优化算法与反映原始社会现实的数据相结合的危险的案例研究。
当医院使用风险评分为其复杂的护理项目选择患者时,它选择的是未来可能花费更多的患者,而不是根据他们的实际健康状况。非营利性组织“黑人妇女健康责任”(the Black Women’s health Imperative)的总裁兼首席执行长琳达•戈勒•布朗特(Linda Goler Blount)说,收入较低的人通常会增加较少的医疗费用,因为他们不太可能获得医疗保险、空闲时间、交通工具或工作保障,从而无法轻松地获得医疗预约。
 
由于黑人的收入往往低于白人,因此只考虑成本的算法认为,与有类似医疗条件的白人患者相比,黑人患者的风险较低。“这并不是因为人们是黑人,而是因为作为黑人的经历,”她说。“如果你观察贫穷的白人或西班牙裔患者,我相信你会看到类似的模式。”
 
布朗特最近参与了一项研究,该研究表明,一些医疗机构为提高效率而使用的“智能调度”软件可能存在类似的问题。这些工具试图将以前跳过预约的病人分配到超额预约的时段。研究表明,这种方法可以最大限度地延长门诊时间。今年,美国国家科学院、工程院和医学院举办了一次研讨会,讨论了退伍军人事务部(Department of Veterans Affairs)的日程安排问题。
 
布朗特和圣克拉拉大学和弗吉尼亚联邦大学的研究人员的分析表明,这种策略可以惩罚黑人患者,因为他们更有可能受到交通、工作或照顾孩子方面的限制,使得预约就诊变得困难。这导致他们更有可能被安排超额的约会,而且当他们出现时,不得不等待更长的时间。
 
奥伯迈耶表示,他的项目让他担心,在美国医疗体系中,沐鸣开户Q554258其它风险评分算法正在产生不均衡的结果。他说,外部人士很难获得审计这类系统运行情况所需的数据,而且这类患者优先排序软件不属于美国食品和药物管理局(Food and Drug Administration,简称fda)等监管机构的权限范围。
 
在不损害黑人患者利益的情况下,开发能够识别有复杂护理需求的患者的软件是可能的。研究人员与该算法的提供者合作,测试了一个版本,该版本可以预测病人未来的花费和明年慢性病发作的次数。这种方法减少了白人病人和黑人病人之间超过80%的倾斜度。
 
Blount的黑人妇女健康紧急计划希望这样的工作变得更加普遍,因为算法可以在帮助提供者服务他们的病人方面发挥重要作用。然而,她说,这并不意味着社会可以忽视通过改善探亲假、工作条件和更灵活的门诊时间等政策来解决健康不平等更深层次原因的必要性。她说:“我们必须研究这些数据,以确保那些不属于中产阶级的人去看医生应该是每天都会发生的事情。”