研究发现污名化信息可使AI误降急诊患者优先级

UT Southwestern Medical Center研究团队测试三种开源大语言模型发现，加入污名化患者信息后，模型可能降低后来发生严重病情恶化患者的诊疗优先级，部分测试情境下近10%的患者被错误降级。 研究使用斯坦福医学中心和贝斯以色列女执事医疗中心的急诊记录，将初始病情严重程度相近的患者配对，让模型预测谁更可能恶化、谁应优先接受诊疗。偏倚程度因模型而异；研究者建议，在使用前依据真实患者结局检验模型。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。