近年来，大型语言模型（LLMs）在医疗行业的应用展现出巨大的潜力，从辅助诊断到临床决策支持，均带来了革新性的进步。尽管如此，关于这些模型在医疗决策中所体现的社会人口学偏见问题也逐渐浮出水面，引发了广泛的关注和研究热潮。社会人口学因素包括种族、性别、经济状况、性取向及住房状况等，这些因素在现实医疗过程中本已对患者经历产生影响，而当它们被嵌入到人工智能系统中时，偏见的放大效应可能导致医疗不公，甚至加剧健康不平等的现象。某最新研究对九个大型语言模型进行了系统评估，分析了超过170万条模型生成的医疗建议，研究覆盖1000个急诊病例，其中一半为真实病例，另一半为合成数据。研究用32种不同社会人口学身份变体呈现同一临床病例，确保临床信息不变，仅通过调整身份标签检测模型是否存在偏见。结果显示，模型在某些群体的医疗推荐上表现出明显偏差，例如标记为黑人、无家可归者或LGBTQIA+群体的病例，常常收到更多的紧急护理建议、侵入性干预或心理健康评估，远远超出医学指南的合理范围。
尤其是LGBTQIA+群体的某些子类，心理健康评估的推荐概率高达六到七倍之多。另一方面，标注为高收入的病例更倾向于获得高级影像学检查，如CT或MRI，而中低收入群体的病例则更多被限制在基础甚至无进一步检查范围内。这种差异经过多重假设校正后依然显著，暗示模型潜藏着根深蒂固的偏见。值得注意的是，这种偏见并非基于合理的临床决策理由，而更多可能来源于训练数据中的历史偏见和社会刻板印象。大型语言模型一般以海量的文本数据进行训练，这些数据不可避免地包含现实世界的文化偏见和不平等认知，模型通过学习语言模式，继承了这些隐藏的偏见。更糟糕的是，这种偏见在医疗环境中可能导致具体的不公平结果，比如过度诊断某些群体的心理健康问题，同时对经济条件较差患者的检查和治疗建议不足，潜在造成实际健康差距。
在医疗伦理的视角下，这种技术偏见违背了公平、无歧视的医疗原则，也可能损害患者信任和医疗效果。推动医疗人工智能发展，必须重视偏见检测与消除，保障医疗建议的中立性和科学性。研究还发现不仅是专有模型，开源模型同样存在类似问题，表明偏见问题普遍存在于当前的大型语言模型中，需要整个行业共同努力。面对这一挑战，学界和产业界已经开始探索多种偏见缓解方法。包括在训练数据中有意识地增加多样性和代表性样本，从模型设计上引入公平性约束，以及应用对抗性训练技术来减轻模型对社会标签的敏感性等。此外，构建透明、可审计的模型评估体系，结合临床专家的反馈，进一步提升模型决策的合理性和公正性，成为当务之急。
对于医疗机构而言，引入大型语言模型辅助临床决策时，必须结合人类医师的专业判断，避免盲目依赖自动生成结果。强化医务人员对AI系统工作原理及其潜在偏见的认知，有助于在临床实践中进行有效监督和干预。；同时，患者权益保护和医疗数据隐私安全依然是不可忽视的重要环节。除技术层面外，政策制定者和监管机构亦应出台相应规范，建立公平使用标准和责任追究机制，促使AI医疗技术朝向公平、包容及以患者为中心的方向发展。纵观全球，医疗健康服务的不平等现象由来已久，种族歧视、经济差异、社会排斥等因素持续影响弱势群体的健康结局。大型语言模型作为新兴工具，其偏见效应若得不到及时纠正，可能成为进一步强化社会不公的隐形推手。
相反，通过科学的偏见评估和对策，有望实现人工智能赋能医疗的真正价值，推动医疗资源的均等分配，促进健康公平。未来，跨学科合作显得尤为关键，数据科学家、医疗专家、伦理学者及政策制定者需携手，为人工智能医疗实践建立健全的伦理框架和技术标准，确保技术创新带来普惠性的医疗进步。总结而言，大型语言模型在医疗决策中的社会人口学偏见是一个复杂且严峻的问题，其影响广泛且深远。在追求智能化、高效化医疗的时代背景下，只有正视并积极解决偏见问题，才能实现技术赋能医疗的初衷，提供更加公正、精准和人性化的医疗服务。随着研究不断深入和技术不断发展，构建无偏见的医疗AI系统正在成为行业共识，未来的医疗生态必将迎来更加公平与智能的新时代。
