麻省理工學(xué)院研究人員的一項(xiàng)新研究表明，當(dāng)僅根據(jù)患者皮膚圖像診斷皮膚病時(shí)，當(dāng)患者皮膚較深時(shí)，醫(yī)生的表現(xiàn)會(huì)不佳。
這項(xiàng)由 1000 多名皮膚科醫(yī)生和全科醫(yī)生參與的研究發(fā)現(xiàn)，皮膚科醫(yī)生準(zhǔn)確地描述了他們所看到的大約 38% 的圖像，但只有 34% 的顯示膚色較深的圖像?？傮w而言，全科醫(yī)生的準(zhǔn)確度較低，但膚色較深的情況下，準(zhǔn)確度也有類似的下降。
研究小組還發(fā)現(xiàn)，人工智能算法的幫助可以提高醫(yī)生的準(zhǔn)確性，盡管在診斷膚色較淺的患者時(shí)，這些改進(jìn)更大。
雖然這是第一項(xiàng)證明醫(yī)生對(duì)不同膚色的診斷差異的研究，但其他研究發(fā)現(xiàn)皮膚病學(xué)教科書和培訓(xùn)材料中使用的圖像主要以淺膚色為特征。麻省理工學(xué)院的研究小組表示，這可能是造成這種差異的一個(gè)因素，此外還有一些醫(yī)生在治療深色皮膚患者方面可能缺乏經(jīng)驗(yàn)。
馬特說：“可能沒有醫(yī)生打算對(duì)任何類型的人做得更糟，但事實(shí)可能是你不具備所有的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，因此對(duì)某些人群，你可能會(huì)做得更糟。”格羅博士'23，西北大學(xué)凱洛格管理學(xué)院助理教授。 “在這種情況下，你需要經(jīng)驗(yàn)證據(jù)來幫助人們弄清楚你可能希望如何改變皮膚病學(xué)教育政策。”
Groh 是該研究的主要作者，該研究于今天(2 月 5 日)發(fā)表在《自然醫(yī)學(xué)》雜志上。麻省理工學(xué)院媒體藝術(shù)與科學(xué)教授羅莎琳德·皮卡德(Rosalind Picard)是該論文的資深作者。
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