新的研究發現了醫療系統中算法造成的差異

歷史上醫療服務不足的人群中的患者，包括有色人種患者和講西班牙語的患者，與其他人群的患者相比，他們可以獲得的癌癥家族史信息更少。此外，猶他大學亨茨曼癌癥研究所（University of Utah）和紐約大學朗根健康學院珀爾穆特癌癥中心的研究人員，對兩大醫療系統中的電子健康記錄信息進行篩選，并將其分為種族、種族、語言偏好和性別。

研究人員發現，不同群體的患者在癌癥家族史信息的可用性和全面性方面，存在差異。

ScD的Kim Kaphingst說：“越來越多的醫療系統正在使用算法來識別需要特殊護理的患者。”“然而，電子健康記錄數據的系統性差異導致了識別患者方面的差異。供應商也無法根據患者的家族史確定需要更改癌癥篩查計劃的患者。記錄中家族史信息較少可能會產生涓涓效應，對患者接受的護理產生負面影響。”

卡辛斯特說：“根據我們的發現，我們想看看如何改進家族史信息的收集，尤其是從講西班牙語的患者那里。”“詢問家族癌癥問題的更好方式是什么？我們可以使用MyChart上的在線工具，還是在預約時讓患者導航器收集家族史？我們希望確保所有患者都能獲得所需的癌癥遺傳服務。”

卡辛斯特補充道，隨著錯誤信息比以往任何時候都更為普遍，不信任已成為人們不愿分享家族病史的一個關鍵因素。但她和她的同事們正在努力尋找問題的答案。