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文档简介

电子健康记录中的算法偏见溯源演讲人CONTENTS电子健康记录中的算法偏见溯源数据层面的偏见溯源：算法偏见的“基因缺陷”目录电子健康记录中的算法偏见溯源在参与某三甲医院电子健康记录（EHR）系统优化项目时，我曾遇到一个令人深思的案例：一款用于预测急性肾损伤（AKI）的算法，在白人患者中的预警准确率达92%，但在非裔患者中却骤降至68%。经追溯，问题并非出在算法逻辑本身，而是源于训练数据中非裔患者的肌酐检测频率显著低于白人——这一发现让我深刻意识到：EHR算法偏见并非孤立的技术缺陷，而是从数据产生到临床应用的全链条系统性问题。随着人工智能在医疗领域的深度渗透，EHR算法偏见已从学术讨论演变为关乎医疗公平的实践挑战。本文将从数据、算法、交互、社会四个维度，系统溯源EHR中算法偏见的生成机制，为构建无偏的医疗智能系统提供理论框架与实践路径。数据层面的偏见溯源：算法偏见的“基因缺陷”数据是算法的“食粮”，而EHR数据的产生天然嵌入了医疗体系与社会结构的不平等，这种“先天不足”成为算法偏见的根源所在。数据层面的偏见并非简单的“数据量不足”，而是涵盖了采集、标注、清洗全过程的系统性偏差，其隐蔽性与复杂性远超技术层面的直观认知。1.1数据采集中的结构性偏差：医疗资源分配不平等的数字投射EHR数据的采集首先受制于医疗资源的空间分布与社会人群的接触能力，这种结构性不平等直接导致了数据的“选择性覆盖”。美国国家健康与营养调查（NHANES）数据显示，低收入人群的年度门诊就诊次数仅为高收入人群的63%，而农村地区患者的电子病历完整率比城市地区低27%。当算法主要基于“高接触人群”的数据进行训练时，其自然难以识别“低接触人群”的健康模式——例如，一款基于城市三甲医院数据训练的糖尿病并发症预测算法，在农村患者中可能因缺乏早期筛查指标（如糖化血红蛋白检测频率低）而出现系统性漏诊。数据层面的偏见溯源：算法偏见的“基因缺陷”种族与性别维度的采集偏差同样显著。2019年《新英格兰医学杂志》的研究指出，非裔患者的EHR中，与疼痛相关的记录文本量比白人患者少34%，这直接源于历史上“非裔患者疼痛敏感度较低”的偏见性临床认知，使得算法在训练中误将“记录不足”等同于“疼痛程度较低”。此外，

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