近期圍繞英國肝臟移植演算法的爭議引發了對醫療演算法使用及其潛在偏見的廣泛討論，特別是在年齡歧視方面。雖然最初的關注點在肝臟移植上，但醫療界已經注意到各種醫療決策工具中存在類似問題。
基於年齡的演算法侷限性
關於醫療風險評估工具排除年輕患者的重大問題已經浮現。例如，美國心血管風險計算器無法為40歲以下的人計算風險評分，儘管每年有超過10萬名40歲以下的美國人發生心血管事件。這種侷限性對患者護理和醫療責任有著實際影響。
我在35歲時就心臟病發作了，儘管我並沒有其他風險因素。我的急診記錄上寫著'看起來像心臟病發作但不太可能，我們先按心臟病來治療'，這讓人感到不安。
當前演算法限制：
- US 心血管風險計算器：無法評估40歲以下患者
- UK 肝移植演算法：對年輕患者存在系統性偏見
- 標準護理計算：可能無法考慮非典型病例
醫療決策自動化的挑戰
醫療專業人士認為，雖然演算法在管理複雜的資源分配方面有其作用，但不應取代臨床判斷。社群討論揭示了標準化工具與醫生自由裁量權需求之間的矛盾。許多醫生仍然會對年輕患者進行風險評估並開具預防性措施，儘管計算器有其侷限性。
透明度和監督
討論強調了提高醫療演算法透明度的迫切需求。雖然這些工具可以提高醫療服務的效率，但它們的實施往往缺乏公眾監督和民主監管。醫療界強調，演算法開發應該包含更廣泛的社會共識，而不是僅僅出於行政便利。
已識別的關鍵問題：
- 醫療演算法中基於年齡的排除
- 決策工具缺乏透明度
- 有限的申訴程式
- 缺乏醫生的否決選項
- 醫療保健演算法需要民主監督
醫療決策支援的未來
雖然一些社群成員主張用 AI 系統取代傳統醫療決策，但醫療專業人士警告說，目前的技術還沒有準備好進行這樣的轉變。爭論的焦點在於演算法效率與人類臨床判斷不可替代方面之間的平衡，特別是在患者互動和病史採集方面。
總之，雖然醫療演算法在醫療服務中發揮著重要作用，但其侷限性和潛在偏見需要仔細考慮。社群共識表明，需要更透明、更靈活的系統，既能容納臨床判斷，又能保持一致的護理標準。