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现有文献表明，医疗保健中使用的基于人工智能的系统存在缺陷，会对其达到预期水平的能力产生不利影响 [1]。这主要是由于这些系统存在固有偏见。因此，迫切需要理解与这种偏见相关的一些关键概念。为了分析这种偏见，将基于人工智能的系统视为信息系统非常重要。因此，分析与信息偏见相关的一些关键概念非常重要。Althubaiti [2] 将医疗保健中的信息偏见定义为“研究设计、实施或分析中的任何系统性错误”。这揭示了两种重要的偏见类型：（a）信息偏见和（b）选择偏见。关于实验设计偏差，Althubaiti [ 2 ] 认为，这种形式的偏差很多时候本质上是无意的。在本文中，作者还提出了自我报告系统可能由于抽样方法（尤其是使用便利抽样时）、回忆期和选择性回忆而产生偏差的观点。值得注意的是，基于人工智能的决策支持系统使用来自现有文献和其他可用形式的实验结果的知识。在这种情况下，讨论中的偏差可以被认为是实验方法及其相关选择过程的结果。关于这个问题，Gurupur 等人[ 3 ] 解释了用于分析的方法如何影响结果的准确性。在他们的实验中，研究人员更加强调计算能力更强的技术，这些技术在分析医疗保健数据时会消耗更多的计算能力。值得注意的是，分析的准确性还取决于用于此目的的输入数据的准确性。基于这一论点，我们现在有三个导致推荐系统知识库出现整体偏差的基本参数：（a）由于不准确的数据分析而导致的偏差，（b）由于来自可靠资源的虚假信息而发生的偏差，以及（c）由于实验设计和实施而发生的偏差。参与决策支持系统综合的数据和知识工程师在开发系统时必须考虑这些偏差类别 [ 4 ]。Henriksen 和 Kaplan [ 5 ]
基于人工智能的医疗保健决策支持系统中的固有偏见
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