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医療意思決定ツールにおける人種的バイアス

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医療における人種的偏見は、い​​くつかの予期しない場所に現れる可能性があります。 例:今日の患者の検査、診断、治療の方法に重要な役割を果たす臨床意思決定ツールについて考えてみましょう。

これらのツールには、心臓病のリスク、胸部X線の必要性、処方薬の投与量などの要因を計算するためのアルゴリズム、または通常はコンピューター化された段階的な手順が含まれています。 人工知能を使用して、健康記録と請求システムを精査し、必要なデータセットを作成できます。

表面的には、これらの要素はすべて非常に客観的に聞こえます。 しかし、最近の研究では、これらのアルゴリズムで使用されるデータ分析は、特定の人種的および社会経済的グループに対して決定的な方法でバイアスがかかる可能性があることが示されています。 これは、これらのグループの人々が受ける医療の量と質の点で無数の結果をもたらす可能性があります。

重要なポイント

  • バイアスがかかることがあるアルゴリズムに依存する医療意思決定ツールは、今日の患者の検査、診断、および治療の方法に大きな役割を果たします。
  • 医療費データを使用して個人の病状を評価すると、貧困層とマイノリティの重症度を誤って判断する可能性があります 医療費の減少が医療へのアクセスの欠如を反映している場合の患者の病気 必要。
  • 太りすぎまたは肥満として患者を診断するために使用されるボディマス指数(BMI)アルゴリズムは、 ヒスパニック系および白人女性よりも多くの黒人女性が分類されるようになったため、患者と医師の間の体重の恥と不信感 太りすぎとして。
  • データの入力と結果は、人種、民族、収入、性別、年齢の偏りについてチェックされ始めているため、格差を認識してアルゴリズムを修正することができます。

人種的偏見は最も病気の患者に影響を与える

2019年に、米国の病院や保険会社が追加の健康管理支援を割り当てるために広く使用しているアルゴリズムの研究が、黒人を体系的に差別することが示されました。両方の人種グループが同じように病気であった場合、意思決定ツールは、白人よりも黒人を複雑な医療ニーズのケア管理プログラムに紹介する可能性が低かった。

バイアスの根本的な理由は、前年度の医療費に基づいた患者へのリスクスコアのアルゴリズムの割り当てに関連していました。 コストの高い患者を特定することで、医療ニーズが最も高い患者を特定できると想定されていました。

 しかし、多くの黒人患者は、同じように病気の白人よりも、医療へのアクセス、支払い能力、および医療への信頼が低くなっています。 この場合、彼らのより低い医療費は彼らの健康状態を正確に予測しませんでした。

ケア管理プログラムは、電話、看護師による自宅訪問、最も病気の患者の複雑なニーズに対処するための医師の予約の優先順位付けなど、ハイタッチのアプローチを使用します。 プログラムは、結果を改善し、緊急治療室への訪問と入院を減らし、医療費を削減することが示されています。 プログラム自体は高価であるため、リスクスコアが最も高い人に割り当てられます。 このケアのために最も病気の黒人患者を差別するスコアリング技術は、多くの病気による死亡リスクの増加の重要な要因である可能性があります。

腎臓病の変数としての人種

アルゴリズムには、変数として人種を含めずにバイアスを含めることができますが、一部のツールでは、人種を基準として意図的に使用しています。 腎臓の健康状態を評価し、腎臓移植が必要な人を決定するために使用されるeGFRスコアを取得します。 eGFRスコア基準を設定した1999年の研究で、研究者は、黒人が平均して白人よりもクレアチニン(筋肉破壊の副産物)のレベルが高いことに気づきました。 科学者たちは、より高いレベルは黒人のより高い筋肉量によるものであると推測しました。 したがって、彼らはスコアを調整しました。これは本質的に、末期腎疾患と診断されるためには、黒人は白人よりも低いeGFRスコアを持たなければならないことを意味しました。 結果として、黒人は治療を受ける資格を得るために、腎臓病がより重篤な段階に達するまで待たなければなりませんでした。

最近、ワシントン大学医学部の医学と公衆衛生の学生 シアトルは、eGFRスコアが黒人の腎臓病の重症度を診断するために正確ではないことを観察しました 忍耐。 彼女はアルゴリズムから人種を取り除くために戦い、勝ちました。 UW医学は、人種の使用は効果のない変数であり、医療診断ツールの科学的厳密さを満たさないことに同意しました。

全米腎臓財団と米国腎臓学会は、 eGFRでの人種の使用を調査し、終了前にその使用について最初の推奨を行うことを計画します 2020年の。

ボディマス指数とバイアス

人種を含まない最も単純な医学的意思決定ツールでさえ、社会的偏見を反映する可能性があります。 たとえば、ボディマス指数(BMI)は、体重に身長を掛けた計算に基づいています。 これは、低体重、過体重、および肥満の患者を識別するために使用されます。

1985年に、国立衛生研究所は肥満の定義を個人のBMIに結び付け、1998年に専門家パネルがガイドラインを設置しました。 以前は通常の体重または単に太りすぎとして分類されていた2900万人のアメリカ人を太りすぎと肥満に移動させたBMIに基づいています カテゴリ。BMI基準によると、黒人、ヒスパニック系、白人の大多数は現在、太りすぎまたは肥満です。 2018年の肥満の割合は、黒人、ヒスパニック、白人の男性でほぼ同じです(31.2%から34.2%の範囲)。 しかし、BMIによって肥満とラベル付けされている女性の割合は次のとおりです。 

  • 44.2%-黒
  • 35.4%-ヒスパニック
  • 28.7%-白い

体重の恥と不信の雰囲気

太りすぎや肥満などの人口の大部分をブランド化することで、患者と医師の間に体重を恥じ、不信感を抱く雰囲気が生まれました。 体重の多い人は、医師が健康上の問題や健康診断に持ち込まれた懸念に対処していないと不満を漏らしています。 代わりに、医師は患者の体重を健康上の問題で非難し、解決策として減量を推し進めます。 これは、黒人とヒスパニック系の患者が医療従事者を避け、問題を予防したり早期に発見したりする機会を逃していることに貢献しています。

さらに、太りすぎや肥満が必ずしも健康上の問題ではないことがますます明らかになっています。 COVID-19による入院、高血圧、心臓病、脳卒中、2型糖尿病、その他の病気など、いくつかの深刻な状態の発生率は、肥満の人の方が高くなっています。  しかし、重傷、癌、心臓手術からの回復などの他の状態では、体重が多いほど生存率が高くなります。  

新しく改善されたカナダのガイドライン

実際、2020年8月に発表されたカナダの臨床医向けの新しい肥満ガイドラインは、医師が患者の診断にBMIだけに頼るのをやめるべきだと強調しています。 新しいガイドラインによれば、体重が身体的健康または精神的健康に影響を与える場合にのみ、人々は肥満と診断されるべきです。 治療は全体論的であるべきであり、単に減量を目標とするのではありません。 ガイドラインはまた、「肥満とともに生きる人々は、体重や肥満度指数に関係なく、罹患率と死亡率の増加に寄与する実質的な偏見と柱頭に直面している」と述べています。

意思決定ツールのバイアスを減らす

バイアスをかけることができるアルゴリズムのタイプは、医療アルゴリズムだけではありません。 たとえば、2018年に、Amazonは女性に対する偏見を示した採用ツールの使用を停止しました。 アマゾンが主に男性を採用していた期間中の10年間の採用データを分析したこのツールは、その履歴を使用して、男性候補者を好むことを自らに教えていました。

医療では、機械学習は多くの場合、電子健康記録に依存しています。 貧しい患者やマイノリティの患者は、骨折したケアを受け、複数の施設で診察を受ける可能性があります。 それらは、データ入力または臨床的推論の精度が低い可能性がある教育クリニックで見られる可能性が高くなります。 また、患者はオンラインの患者ポータルにアクセスして結果を文書化できない場合があります。 その結果、これらの患者の記録には、データが欠落しているか、誤っている可能性があります。 したがって、機械学習を推進するアルゴリズムは、データセットと必要なケアから貧しい患者と少数派の患者を除外することになる可能性があります。

良いニュースは、ヘルスケアアルゴリズムのバイアスに対する認識が過去数年で高まったことです。 データの入力と結果は、人種、民族、収入、性別、年齢の偏りについてチェックされています。 格差が認識されると、アルゴリズムとデータセットをより客観性を高めるために修正できます。

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