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インシデント 582: Racial Bias in Lung Function Diagnostic Algorithm Leads to Underdiagnosis in Black Men

概要: A study published in JAMA Network Open reveals that racial bias built into a commonly used medical diagnostic algorithm for lung function may be leading to underdiagnoses of breathing problems in Black men. The study suggests that as many as 40% more Black male patients might have been accurately diagnosed if the software were not racially biased. The software algorithm adjusts diagnostic thresholds based on race, affecting medical treatments and interventions.

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Alleged: unknown developed an AI system deployed by University of Pennsylvania Health System, which harmed Black men who underwent lung function tests between 2010 and 2020 and potentially received inaccurate or delayed diagnoses and medical interventions due to the biased algorithm.

インシデントのステータス

インシデントID
582
レポート数
1
インシデント発生日
2023-06-01
エディタ
Daniel Atherton
Applied Taxonomies
MIT

MIT 分類法のクラス

Machine-Classified
分類法の詳細

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

1.3. Unequal performance across groups

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. Discrimination and Toxicity

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

AI

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Unintentional

インシデントレポート

レポートタイムライン

+1
Black men were likely underdiagnosed with lung problems because of bias in software, study suggests
Black men were likely underdiagnosed with lung problems because of bias in software, study suggests

Black men were likely underdiagnosed with lung problems because of bias in software, study suggests

apnews.com

Black men were likely underdiagnosed with lung problems because of bias in software, study suggests
apnews.com · 2023

NEW YORK (AP) — Racial bias built into a common medical test for lung function is likely leading to fewer Black patients getting care for breathing problems, a study published Thursday suggests.

As many as 40% more Black male patients in th…

バリアント

「バリアント」は既存のAIインシデントと同じ原因要素を共有し、同様な被害を引き起こし、同じ知的システムを含んだインシデントです。バリアントは完全に独立したインシデントとしてインデックスするのではなく、データベースに最初に投稿された同様なインシデントの元にインシデントのバリエーションとして一覧します。インシデントデータベースの他の投稿タイプとは違い、バリアントではインシデントデータベース以外の根拠のレポートは要求されません。詳細についてはこの研究論文を参照してください
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