 |
| ภาพจาก UChicago News |
นักวิจัยจาก University of Chicago Medicine ได้ขุดบันทึกสุขภาพทางอิเล็กทรอนิกส์ด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และพบว่าผู้ป่วยผิวดำมีแนวโน้มที่จะถูกอธิบายในแง่ลบมากกว่า
อัลกอริธึมค้นหาบันทึกของผู้ป่วยที่เป็นผู้ใหญ่มากกว่า 18,000 คน โดยค้นประวัติและบันทึกด้านกายภาพมากกว่า 40,000 รายการ สำหรับประโยคที่มีคำอธิบายเชิงลบ เช่น "ดื้อ" หรือ "ไม่ทำตามข้อกำหนด" นักวิจัยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อแยกแยะบริบทที่ใช้คำศัพท์เพื่ออธิบายผู้ป่วยหรือพฤติกรรมในเชิงลบของผู้ป่วย
ผู้ป่วยผิวดำมีโอกาสเป็น 2.54 เท่าของคนไข้ผิวขาวที่มีตัวบ่งชี้เชิงลบอย่างน้อยหนึ่งรายการในบันทึก โดยมักใช้คำอธิบายเชิงลบกับผู้ป่วยที่ยังไม่แต่งงาน และผู้ที่มีประกันสุขภาพจากรัฐบาล
อ่านข่าวเต็มได้ที่: UChicago News
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น