性别数据差距是指与妇女和女孩经历有关的系统性缺乏数据。这在医疗保健中尤其明显，因为女性在医学研究中的代表性经常不足，而且男性和女性的数据并不经常分别收集。这些数据差距会导致妇女误诊，无效治疗和健康状况较差。妇女的症状通常被忽略或误解，有害的副作用增加，因为药物剂量基于男性生理学，而心脏病和自身免疫性疾病等疾病经常在女性中错过或治疗不足。人工智能（AI）的使用可以通过查找妇女健康中被忽视的模式来帮助缩小性别数据差距，但如果对偏见的数据进行培训，它也可能有可能扩大不平等现象。
有两个主要因素导致性别数据差距。一方面，由于排除临床试验和缺乏资金，主要影响女性的疾病受到研究不足。同时，通常从以男性为中心的角度来解释医学证据，从而导致对疾病如何表现并应在女性中进行治疗的假设不正确。这些偏见偏向公共卫生数据和医疗进步，导致医疗保健政策不佳，诊断延迟以及女性缺乏医疗创新。从历史上看，在生殖问题之外，还没有考虑妇女健康的各个方面。
“通常从以男性为中心的角度来解释医学证据”
妇女经常被误诊，或者由于医学培训中的偏见和差距而忽略了症状的严重程度。例如，女性在心脏病发作中被误诊的可能性比男性高50％，因为她们的症状通常与男性不同，并且通常归因于胃肠道或与焦虑有关的症状。同样，妇女和女孩的多动症经常被忽视，因为症状的表现可能与男性和男孩不同。医疗保健中的性别偏见有助于妇女的慢性疼痛归因于心理原因而不是身体原因，从而导致疼痛管理不足。子宫内膜异位症平均需要七年时间才能诊断，原因是医疗解雇和对妇女疼痛的关注不足。
许多国家没有为男性和女性分别收集或报告健康数据（称为性别 – 侵犯），因此很难跟踪疾病患病率，治疗有效性和医疗保健方面的差异。当前的健康指标低估了更年期，子宫内膜异位症和其他慢性病的影响，但未能反映其对妇女生活质量和经济生产力的影响。
长期以来，妇女被排除在临床试验之外，使医学研究集中于男性。这导致缺乏具体的分析和无法完全满足妇女健康需求的治疗方法。基于男性在女性中的研究的不加区别应用具有忽略影响疾病进展，症状和治疗的差异的风险。
为了改善这种情况，医疗机构应专注于更具包容性的研究和医学培训，以及公平的诊断方案，以确保妇女获得准确和及时的照顾。决策者必须激励妇女在临床试验中的包容性和更多细微的数据收集，并为对妇女的疾病提供研究。
AI工具有可能通过分析大量医疗数据并发现传统研究所缺席的模式来改变医疗保健。研究人员已经开发了机器学习算法，这些算法可用于高精度分析乳房X线照片。类似的工具可以通过识别男女之间的症状细微差异来改善诊断，从而减少误诊的风险。 AI筛查模型还可以分析患者病史，遗传标记和临床数据，以创建个性化的治疗计划，从而提高了针对个人的生理和荷尔蒙特征量身定制的疗法的可能性。这将改善女性的早期诊断，治疗效果和长期健康结果。
“如果接受有偏见的数据培训，AI会通过加强现有的排除模式来恶化医疗保健差距”
但是，如果接受偏见的数据培训，AI会通过加强现有的排除模式来恶化医疗保健差距。例如，UCL研究人员的一项研究发现，与男性相比，女性的AI筛查工具几乎是女性诊断的可能性几乎是两倍。这种差异之所以发生，是因为AI模型依赖于生化标记，例如较低的白蛋白水平，这些标记是男性肝病的有效指标。 AI模型需要考虑疾病表现和治疗反应的差异，以确保公平的医疗保健结果，而不是加强以男性为中心的医疗规范来忽略妇女的健康需求。开发人员必须通过使用各种培训数据来解决偏见，包括特定性别的健康因素和实施透明度措施。
包容性研究应成为标准，以确保在临床试验中适当地代表妇女，并考虑研究疾病症状，进展和治疗反应的差异。对于包容性健康研究的更多资金对于缩小长期差距至关重要，尤其是在女性人数不足的情况下。医学研究和公共卫生报告应分别分析男性和女性的数据，以发现差异，提高治疗效果并推动更公平的医疗保健结果。
缩小性别数据差距不仅涉及正义 – 它通过为每个人带来更好的诊断，治疗和医疗突破来改善医疗保健。
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