人工智能在医疗诊断中，如何避免‘学习偏差’？

随着人工智能（AI）在医疗领域的广泛应用，其基于大数据的“学习”能力为临床诊断带来了前所未有的便利与效率，一个不容忽视的问题是，AI的决策往往受限于其训练数据的质量与多样性，若训练数据中存在“学习偏差”，如地域性、种族性或性别性的偏见，AI的算法可能会“继承”这些偏见，导致诊断结果的不准确或歧视性。

为避免这一风险，临床医生需与AI开发者紧密合作，确保训练数据集的广泛性和代表性，引入多源、多模态的数据进行训练，以增强AI的鲁棒性和泛化能力，建立持续的监测与反馈机制，对AI的决策进行定期审查和调整，确保其始终保持高水平的准确性和公正性。

人工智能在医疗诊断中的应用潜力巨大，但其“学习”过程需谨慎对待，以防止“学习偏差”带来的不良后果，通过临床医生与AI开发者的共同努力，我们可以期待一个更加公正、高效、安全的医疗诊断未来。