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针对患者利益的机器学习和人工智能研究:在透明性、可重复性、伦理和有效性等方面的20个关键问题

英国医学杂志中文版 2020年第9期23卷 522-533页

作者： Sebastian Vollmer Bilal A Mateen Gergo Bohner Franz J Kirdly Rayid Ghani Pall Jonsson Sarah Cumbers Adrian Jonas Katherine S L McAllister Puja Myles David Granger Mark Birse Richard Branson Karel G M Moons Gary S Collins John P A chris holmes Harry Hemingwayp 李峰(译) 徐磊(校) 赵邑(校) Alan Turing Institute Kings CrossLondonUK Departments of Mathematics and Statistics University of WarwickCoventryUK Warwick Medical School University of WarwickCoventryUK Kings College Hospital Denmark HillLondonUK Department of Statistical Science University College LondonLondonUK University of Chicago ChicagoILUSA Science Policy and Research National Institute for Health and Care ExcellenceManchesterUK Health and Social Care Directorate National Institute for Health and Care ExcellenceLondonUK Data and Analytics Group National Institute for Health and Care ExcellenceLondonUK Clinical Practice Research Datalink Medicines and Healthcare products Regulatory AgencyLondonUK Medicines and Healthcare products Regulatory Agency LondonUK Julius Centre for Health Sciences and Primary Care UMC UtrechtUtrecht UniversityUtrechtNetherlands UK EQUATOR Centre Centre for Statistics in MedicineNDORMSUniversity of OxfordOxfordUK Meta-Research Innovation Centre at Stanford Stanford UniversityStanfordCAUSA Department of Statistics University of OxfordOxford 0X13LBUK Health Data Research UK London University College LondonLondon.UK Institute of Health Informatics University College LondonLondonUK National Institute for Health Research University College London Hospitals Biomedical Research CentreUniversity College LondonLondonUK 深圳智影医疗公司首都医科大学附属北京安贞医院清华大学附属北京清华长庚医院皮肤科

机器学习(ML)、人工智能(AI)和其他现代统计方法正为利用先前尚未开发且极速增长的数据资源提供新的机会,以期让患者获益。尽管目前正在进行许多有前景的研究,特别是在图像方面,但就文献整体而言还缺乏透明度、对可重复性清晰的阐述、... 详细信息

机器学习(ML)、人工智能(AI)和其他现代统计方法正为利用先前尚未开发且极速增长的数据资源提供新的机会,以期让患者获益。尽管目前正在进行许多有前景的研究,特别是在图像方面,但就文献整体而言还缺乏透明度、对可重复性清晰的阐述、对潜在伦理问题的探究,以及对有效性的明确验证。这些问题的存在有许多原因,其中最重要的一点(为此我们提供了初步解决方案)就是当前缺乏针对ML和AI的最佳实践指南。我们认为从事研究的跨学科团队和应用ML/AI影响健康的项目,将因解决有关透明度、可重复性、伦理和有效性(TREE)的一系列问题而受益。这里提出的20个关键问题为研究团队提供了一个研究设计、实施和报告框架;帮助编辑和同行评审专家评估文献的贡献;让患者、临床医生和政策制定者评估新发现可能会给患者带来的获益。

关键词：人工智能研究机器学习同行评审数据资源缺乏透明度可重复性透明性跨学科团队

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Effects of AIDS-related disability on workforce participation and earned income in Botswana: A quasi-experimental evaluation

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Health 2013年第3期5卷 409-416页

作者： Mansour Farahani Danae Roumis Ajay Mahal Marionette holmes Gillian Moalosi chris Molomo Richard Marlink AIDS Initiative Harvard School of Public Health Boston USA Botswana Harvard Partnership Gaborone Botswana Department of Economics Spelman College Atlanta USA Elizabeth Glaser Pediatric AIDS Foundation Los Angeles USA National AIDS Coordinating Agency (NACA) Gaborone Botswana School of Public Health and Preventive Medicine Monash University Melbourne Australia

Background: Botswana is regarded as a leader of progressive HIV/AIDS policy, as the first country in sub-Saharan Africa to establish a free, national antiretroviral therapy program. In light of such programmatic successes, it is important to evaluate the potentially changing relationship of HIV/AIDS to the wellbeing of individuals, households, and institutions in the country. Methods: We evaluate the effects of HIV-related illness on absenteeism and earnings several years after the start of the national treatment program among a random sample of adults in Botswana using survey data from 3999 individuals aged 15 to 49, using quasi-experimental methods. We compare absenteeism between individuals with and without HIV-related illness, using a propensity score matching approach. We then estimate the effect of HIV-related illness on earnings using a Heckman selection model to account for selection into the workforce. We stratify our analyses by sex. Results: Men and women with HIV-related illness were absent by about 5.2 and 3.3 additional days, respectively, in the month prior to the survey compared to matched controls, and earned approximately 38% and 43% less, respectively, in the month prior to the survey compared to those without HIV-related illness. Conclusions: HIV-related illness appears to increase absenteeism in this sample and dramatically reduce earnings. The findings suggest a need for policies that confer greater financial security to individuals with HIV/AIDS in Botswana.

关键词： HIV/AIDS Botswana Absenteeism Earnings Propensity Score Matching Heckman Selection Model

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