Weighing the benefits and risks of collecting race and ethnicity data in clinical settings for medical artificial intelligence
Notice bibliographique
Résumé
Many countries around the world do not collect race and ethnicity data in clinical settings. Without such identified data, it is difficult to identify biases in the training data or output of a given artificial intelligence (AI) algorithm, and to work towards medical AI tools that do not exclude or further harm marginalised groups. However, the collection of these data also poses specific risks to racially minoritised populations and other marginalised groups. This Viewpoint weighs the risks of collecting race and ethnicity data in clinical settings against the risks of not collecting those data. The collection of more comprehensive identified data (ie, data that include personal attributes such as race, ethnicity, and sex) has the possibility to benefit racially minoritised populations that have historically faced worse health outcomes and health-care access, and inadequate representation in research. However, the collection of extensive demographic data raises important concerns that include the construction of intersectional social categories (ie, race and its shifting meaning in different sociopolitical contexts), the risks of biological reductionism, and the potential for misuse, particularly in situations of historical exclusion, violence, conflict, genocide, and colonialism. Careful navigation of identified data collection is key to building better AI algorithms and to work towards medicine that does not exclude or harm marginalised groups.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».