预防临床预测模型中可能的“算法歧视”

概要：如果训练数据中存在性别方面的不均衡，会让训练出的模型存在性别方面的“算法歧视”，进而导致某种性别下存在更多的误诊误治，最终造成医疗资源分配的不公平的伦理问题，导致模型不被临床所接受。

预测模型的伦理问题逐渐被大家重视和讨论。最开始是数据安全问题。经过一段时间的讨论，大家已经有所共识——保护个人隐私，重视数据安全；现在最常被讨论的伦理问题，叫做“算法歧视/偏见”，其描述的是算法可能会对某些问题形成偏见，因为所用的训练数据带有这种偏见。一个比较典型的例子是，Joy Buolamwini测试了许多面部识别商用软件发现，白人男性性别被正确识别的概率高达99%。随着肤色变暗，错误率也呈指数增长，近35％黑人女性无法被正确识别，其原因可能是黑人女性中训练数据较少的缘故。
而在临床预测模型中，“算法偏见”同样也是存在的，而且是需要尽量避免的，因为（以性别为例）：

1.训练数据比例失衡导致算法偏见: 训练数据反映了现实世界的数据分布，如果女性比例过低，那么算法就会学习到男性患者的数据特征，而无法准确识别女性患者的特征。这可能导致女性患者的疾病被误诊或漏诊。

2. 算法偏见导致医疗资源分配不均: 预测模型的结果可能会影响临床资源的分配。例如，如果模型预测女性患者患病的风险较低，那么她们可能更难获得必要的诊断和治疗。这可能会加剧现有的医疗资源不平衡，并导致女性患者的健康状况恶化。

3. 分配不均有违公平: 所有患者，无论性别如何，都应该享有平等获得准确诊断和治疗的机会，这是医学伦理的重要原则之一。训练数据中的性别偏差会侵犯女性患者的公平权利。

为了解决这个问题，可以采取以下措施：

1. 收集更多女性患者的数据: 这是解决数据偏差有效的方法之一。可以通过多种途径来收集更多女性患者的数据，比如，扩大研究范围、与其他医疗机构开展多中心合作。

2. 开发对性别不敏感的算法: 在训练数据中，舍弃有性别差异的预测变量，转而采用没有性别差异的预测变量。但这可能并不容易，因为临床上许多的指标都是具有性别差异的，但也是个考察的方向。

总而言之，医学领域对于伦理有着更严格的要求。 训练数据中的性别等不均衡会造成模型的算法偏差，进而导致预测结果在性别之间的预测准确度不一致，最终对患者的健康和公平造成负面影响，需要引起足够的重视，避免模型推倒重来。