人工智能正在重塑健康研究，加速药物发现和疾病研究。

它为医疗保健行业带来的帮助，也带来了数据偏见和透明度需求等挑战。

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研究人员利用人工智能分析复杂的健康数据。

人工智能帮助研究人员处理复杂的健康数据。它有望改变、理解、预防和治疗疾病。然而，威康生物伦理学负责人 Carleigh Krubiner 博士指出，必须负责任地部署人工智能，以避免加剧偏见。

人工智慧大大缩短了药物发现的过程，透过整理大量数据来识别潜在的新药，降低成本和时间。它对于影响低收入和中等收入国家的罕见疾病和病症特别有用。

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人工智慧有助于分析人类基因数据

正如陈祖克柏倡议的 Priscilla Chan 所指出的那样，人工智慧还可以以前所未有的速度处理基因组数据，从而能够更快地识别治疗标靶。

人工智慧在人类细胞图谱中的作用透过快速且准确地绘制所有细胞类型来展示这种能力；人工智慧为人类生物学提供了新的见解。正如艾达洛夫莱斯研究所的高级研究员 Anna Studman 所解释的那样，如果没有人工智慧的数据处理能力，人类细胞图谱就不可能实现。

解决人工智慧使用中的偏见

虽然人工智慧有很多好处，但我们还需要做很多工作来确保它不会加剧当前的偏见。如果发生这种情况，考虑到许多资料集并不多样化，健康研究和应用结果将会出现偏差。

正如 Wellcome 的生活体验顾问 Shuranjeet Singh 所解释的那样，人工智慧有可能重现医疗数据中存在的偏见，从而加剧健康不平等。

Anna Studman 解释了如何以及为何使用数据来帮助建立信任，特别是与边缘化社区的信任，以解决这些偏见，并确保人工智慧透过更好地代表数据集和不同类型的人的更多生活体验来平等地惠及每个人。

Carleigh Krubiner 表示，研究人员需要检查人工智慧是否可能是可用于特定工作的最佳应用程序，以及适当的更简单的解决方案是否更具成本效益。

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