AI 驱动的医疗：确保公平性与缓解偏见的综述

人工智能（AI）在医疗领域快速发展，通过利用机器学习、神经网络和自然语言处理等技术，在心脏病学、眼科、皮肤科、急诊医学等各个专科中提升了服务效率和效果。AI 应用显著改善了诊断准确性、治疗个性化和患者预后预测。然而，这些进步也带来了重大的伦理和公平性挑战，特别是与数据和算法中的偏见相关。这些偏见可能导致医疗交付中的差异，影响不同人口统计群体的诊断准确性和治疗结果。本综述论文审视了 AI 在医疗中的整合，突出展示了与偏见相关的关键挑战并探讨了缓解策略。我们强调多样化数据集、公平性感知算法和监管框架对于确保公平医疗交付的必要性。论文以面向未来研究的建议作结，倡导跨学科方法、AI 决策透明性以及开发创新且包容的 AI 应用。