布朗大学数据马拉松：跨学科合作揭示医疗数据偏见

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布朗大学（2024USNews美国大学排名：9）最近举办了一场为期两天的“数据马拉松”活动，吸引了来自不同背景的参与者，包括当地高中生、计算机科学家、健康和医疗专业人士以及其他导师。活动的主要目标是通过探讨和分析数据，揭示健康不平等现象并寻找解决方案。此次活动在布朗大学的Sayles Hall举行，参与者包括数据科学家、临床医生、教师和布朗大学沃伦·阿尔珀特医学院的硕士生和未来医生。活动的核心任务是发现健康数据中的偏见，并创建更公平的预测模型。

布朗大学的Hamish Fraser博士和Jeremy Warner博士是此次活动的主持人，他们希望通过此次活动展示来自不同背景的人如何共同应对AI预测中的偏见，促进更公平的医疗系统。活动还得到了国家科学基金会的资助，并与东湾教育合作组织合作，旨在提高学生对数据科学在医疗保健中作用的认识，并最终促进STEM劳动力的多样性。参与者使用了一个包含超过13万次ICU住院信息的数据集，任务是创建一个考虑到偏见影响的死亡率预测模型。此次活动不仅扩展了学生的知识，还激发了他们对数据科学和医疗保健职业的兴趣。

布朗大学的“数据马拉松”活动不仅仅是一次学术探讨，更是一次跨学科的合作尝试。通过汇集不同领域的专家和学生，活动旨在解决一个复杂且紧迫的问题：医疗保健中的数据偏见。数据偏见是指在数据收集、处理和分析过程中，由于数据不具有代表性或存在系统性错误，导致的结果偏差。这种偏见在医疗保健领域尤为严重，因为它可能直接影响到患者的诊断和治疗。

在此次活动中，参与者们使用了一个包含超过13万次ICU住院信息的数据集，任务是创建一个考虑到偏见影响的死亡率预测模型。这一任务不仅需要参与者具备扎实的数据科学知识，还需要他们理解医疗保健系统的复杂性和多样性。通过这种方式，活动不仅扩展了学生的知识，还激发了他们对数据科学和医疗保健职业的兴趣。

布朗大学的研究活动页面列出了多个即将举行和过去的研究相关活动。例如，2024年6月24日，布朗大学将举办NSF CAREER模拟评审会，旨在帮助教师改进提案，提高获得NSF CAREER奖的成功率。2024年4月23日，布朗大学举办了NASA资助午餐会，讨论了NASA的研究优先事项和资助机会。2024年4月19日，布朗大学举办了国家实验室日活动，邀请了来自多个国家实验室的科学家和工程师进行演讲和讨论。2024年4月4日，布朗大学举办了NSF CAREER信息研讨会，重点介绍了提案的广泛影响部分。2024年3月27日，布朗大学举办了研究仪器资助机会概述的线上讲座，介绍了来自NIH、NSF和DoD的多种仪器资助项目。

这些活动展示了布朗大学在推动科学研究和跨学科合作方面的努力。通过举办各种类型的研讨会和讲座，布朗大学不仅为研究人员提供了宝贵的学习和交流机会，还促进了不同学科之间的合作。这种跨学科的合作对于解决复杂的社会问题，如医疗保健中的数据偏见，具有重要意义。

人工智能（AI）正在革新临床医生对患者护理的决策方式，但医疗保健算法可能包含对代表性不足社区的偏见，从而加剧医学中的种族不平等。为解决这一问题，医疗研究与质量局（AHRQ）和国家少数民族健康与健康差异研究所（NIMHD）召集了一个由耶鲁大学医学院副院长Lucila Ohno-Machado博士共同主持的专家小组。该小组确定了消除算法偏见的核心指导原则，并在《JAMA Network Open》上发表了其概念框架。

专家们指出，许多医疗保健算法是数据驱动的，但如果数据不具有代表性，就会对代表性不足的群体产生偏见，导致不适当的护理。专家小组提出了五个关键原则来减轻算法偏见：在算法生命周期的所有阶段促进健康公平，确保算法透明且可解释，真实地在所有阶段与患者和社区互动并赢得信任，明确识别公平问题和权衡，确保结果的公平性和问责制。随着AI技术的广泛应用，临床医生有责任采取措施消除对代表性不足患者的有害偏见。Ohno-Machado博士及其同事计划举办关于伦理AI使用的研讨会和培训，以帮助塑造技术的未来。

布朗大学的“数据马拉松”活动正是这种努力的一个具体体现。通过汇集不同背景的参与者，活动不仅揭示了健康数据中的偏见，还为创建更公平的预测模型提供了宝贵的经验。这种跨学科的合作和实践对于解决复杂的社会问题，如医疗保健中的数据偏见，具有重要意义。

在总结布朗大学“数据马拉松”活动的成功经验时，我们可以看到，跨学科合作和多样性在解决复杂社会问题中的重要性。通过汇集不同背景的专家和学生，活动不仅揭示了健康数据中的偏见，还为创建更公平的预测模型提供了宝贵的经验。这种跨学科的合作和实践对于解决复杂的社会问题，如医疗保健中的数据偏见，具有重要意义。

此外，布朗大学的研究活动页面展示了该校在推动科学研究和跨学科合作方面的努力。通过举办各种类型的研讨会和讲座，布朗大学不仅为研究人员提供了宝贵的学习和交流机会，还促进了不同学科之间的合作。这种跨学科的合作对于解决复杂的社会问题，如医疗保健中的数据偏见，具有重要意义。

最后，人工智能在医疗保健中的应用虽然带来了许多便利，但也存在数据偏见的问题。为了解决这一问题，专家们提出了五个关键原则来减轻算法偏见，并计划举办关于伦理AI使用的研讨会和培训。布朗大学的“数据马拉松”活动正是这种努力的一个具体体现，通过汇集不同背景的参与者，活动不仅揭示了健康数据中的偏见，还为创建更公平的预测模型提供了宝贵的经验。

总的来说，布朗大学的“数据马拉松”活动展示了跨学科合作和多样性在解决复杂社会问题中的重要性。通过汇集不同背景的专家和学生，活动不仅揭示了健康数据中的偏见，还为创建更公平的预测模型提供了宝贵的经验。这种跨学科的合作和实践对于解决复杂的社会问题，如医疗保健中的数据偏见，具有重要意义。布朗大学的研究活动页面展示了该校在推动科学研究和跨学科合作方面的努力，通过举办各种类型的研讨会和讲座，布朗大学不仅为研究人员提供了宝贵的学习和交流机会，还促进了不同学科之间的合作。这种跨学科的合作对于解决复杂的社会问题，如医疗保健中的数据偏见，具有重要意义。