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| 本文作者： 喬燕薇 | 2022-05-31 15:11 |
麻省理工學院和哈佛大學的一個研究團隊在醫學雜志《柳葉刀數字健康》上發表文章，稱AI程序可以從X射線和CT掃描結果中分辨患者的種族，準確率高達90%。
這并不是一個好消息，因為連科學家們都沒弄清楚這些AI程序是如何做到分辨種族的。
“當我的研究生向我展示這篇論文中的某些結果時，我認為這一定出了差錯。”負責分析對應主題的論文作者之一，麻省理工學院助理教授Marzyeh Ghassemi告訴媒體，“當他們告訴我的時候，我真的以為我的學生瘋了。”
Marzyeh Ghassemi
這篇文章中提到，AI診斷系統似乎會根據種族對患者進行診斷和治療，而非患者的個人身體狀況。
這種做法將會損害患者的健康。
研究人員提到一個案例，AI程序在檢查胸部X光片時，漏掉黑人和女性患者身體病變的幾率更高。
而這項研究的目的，正是確認AI系統從醫學影像中檢測人類種族的程度，以及它們如何從中檢測出種族信息。
為此，研究團隊使用人類身體不同部位的醫學圖像對AI系統進行訓練。被提供給AI系統的醫學影像中，不包含頭發質地、膚色以及BMI或骨密度等明顯的種族標記。
通過測試，研究人員發現，AI系統對人類種族的識別準確率高達90%。不論是哪個身體部位的醫學影像，AI系統都能從中識別出種族信息。
更令人驚訝的是，即便是嚴重缺失或損壞的醫學影像，AI系統也能從中準確識別種族。
研究人員更關心的，并非是AI系統能夠檢測人類種族這件事情本身，而是AI系統的臨床表現將因為這些種族偏見受到影響。而醫生可能會忽略AI系統診斷結果中的誤差。
文章的作者表示，“AI預測種族身份的能力本身并不重要，但是這種能力很可能存在于許多醫學影像分析模型中，這將會使臨床中已經存在的種族差異問題惡化。”
人類目前還無法確認AI系統從醫學影像的哪些特征中檢測出患者的種族，加之AI能夠從身體任何部位的醫學影像，以及嚴重損壞的醫學影像中識別患者種族，這意味著使用醫學成像技術創建一個沒有種族偏見的AI系統將會非常困難。
Ghassemi告訴媒體，她猜測，也許是醫學圖像以某種未知方式記錄了患者皮膚中黑色素的水平，從而被AI系統識別。
根據研究結果，也有可能是種族之間存在一些先天的差異。
罕布什爾學院生物人類學教授、《種族主義不是種族》的作者之一Alan Goodman告訴媒體，他不太認同這種說法。
Alan Goodman
在過往的研究中，科學家們很難在人類基因組中找到一致的種族差異，但往往能根據人類祖先的進化找到一致的遺傳差異。因此，人與人之間的基因差異，更大概率是源于人類個體祖先進化的不同特征，而非種族。
Ghassemi表示，這一問題還需要進行更多的研究才能得出明確的結論。
“我們需要暫停AI系統的落地，”麻省理工學院的科學家、醫生Leo Anthony Celi說，“在確認AI系統沒有做出種族主義決定或性別歧視決定之前，我們不能急于將其帶入醫院和診所。”雷峰網(公眾號：雷峰網)
資料來源：https://www.boston.com/news/health/2022/05/18/scientists-create-ai-race-from-x-rays-dont-know-how-it-works-harvard-mit/
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