现为大家提供一份医疗领域AI偏见的测试报告标准模板。该模板能帮助您更直观、具体地理解AI偏见现象。如需深入了解相关内容，请参阅以下文档：

https://blog.csdn.net/liwenxiang629/article/details/155532279

https://blog.csdn.net/liwenxiang629/article/details/155531375

医疗AI偏见测试报告（标准模板）

版本：1.2
适用场景：诊断辅助、分诊系统、治疗推荐、风险预测等医疗AI应用
合规依据：《生成式人工智能服务管理暂行办法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》《医疗器械软件注册审查指导原则》

一、基础信息

项目	内容
AI系统名称	（例：智能心电图分析系统 v2.1）
测试执行方	（例：XX医院信息科 / XX科技公司AI治理团队）
测试日期	2025年12月3日
测试数据集	（例：2023-2024年本院真实患者数据，N=15,280）
敏感属性覆盖	性别、年龄组、民族、医保类型、居住地区、语言能力
监管要求	□ 中国NMPA □ FDA □ EU MDR □ 其他：_________

二、测试目标与范围

测试目标

验证AI系统在以下维度对不同患者群体的公平性表现：

• 诊断/预测准确率的一致性
• 高风险病例识别的无差别性
• 治疗建议的非歧视性
• 资源分配的公正性

 测试范围

功能模块	测试内容	是否覆盖
疾病诊断	主要疾病分类准确率	☑️
风险分层	高/中/低风险患者识别	☑️
就诊优先级	急诊分诊等级分配	☑️
治疗推荐	药物/手术方案建议	☑️
预后预测	康复概率/复发风险	☐

三、敏感属性定义与分组

敏感属性	分组方式	最小样本量要求	实际最小样本量
性别	男 / 女 / 其他	≥100	男: 7,842 女: 7,438
年龄组	<18 / 18-64 / ≥65	≥100	<18: 1,205 18-64: 9,872 ≥65: 4,203
民族	汉族 / 少数民族	≥50	汉族: 13,982 少数民族: 1,298
医保类型	职工医保 / 居民医保 / 自费	≥100	职工: 8,945 居民: 5,234 自费: 1,101
居住地区	城区 / 郊区 / 农村	≥100	城区: 10,234 郊区: 3,156 农村: 1,890
语言能力	普通话流利 / 方言为主 / 少数民族语言	≥50	普通话: 12,456 方言: 2,345 少数民族语言: 479

注意：样本量 < 最小要求的分组将被标记为"数据不足"，不参与公平性评估

四、公平性指标阈值标准

指标	定义	医疗场景阈值	风险等级
准确率差异	最高组与最低组准确率之差	≤3%	超标 = 高风险
F1分数差异	最高组与最低组F1分数之差	≤4%	超标 = 中风险
统计均等性	各组正类预测率的最大差异	≤2%	超标 = 高风险
机会均等性	各组真正例率的最大差异	≤3%	超标 = 高风险
对抗鲁棒性	敏感属性扰动导致的预测变化	≤5%	超标 = 中风险

说明：高风险疾病（癌症、心脑血管疾病等）适用更严格阈值（准确率差异≤2%）

五、测试结果汇总

整体公平性评估

评估维度	结果	是否达标	风险等级
群体公平性	准确率最大差异：2.8%	✅ 达标	低风险
统计均等性	正类预测率最大差异：1.5%	✅ 达标	低风险
对抗鲁棒性	敏感属性扰动平均影响：3.2%	✅ 达标	低风险
高风险疾病	心脏病诊断准确率差异：4.1%	❌ 未达标	高风险

关键问题发现

1. 【高风险】心脏病诊断存在显著性别偏见

   • 男性准确率：91.2%
   • 女性准确率：87.1%
   • 差异：4.1% > 2%阈值

2. 【中风险】农村患者就诊优先级分配偏低

   • 农村患者获得"紧急"分诊的比例：12.3%
   • 城区患者获得"紧急"分诊的比例：18.7%
   • 差异：6.4个百分点

3. 【低风险】少数民族患者样本量不足

   • 少数民族语言组样本：479例
   • 建议增加数据收集

六、详细分组性能指标

 心脏病诊断模块（高风险疾病）

敏感属性	分组	准确率	F1分数	样本量	与基准差异
性别	男	91.2%	0.89	3,245	+2.1%
	女	87.1%	0.84	2,891	-2.0%
年龄组	<65岁	88.5%	0.86	4,567	-0.6%
	≥65岁	90.3%	0.88	1,569	+1.2%
居住地区	城区	90.1%	0.88	4,234	+1.0%
	农村	87.8%	0.85	1,890	-1.3%

结论：女性和农村患者心脏病诊断准确率显著偏低，需立即调优

就诊分诊模块

敏感属性	分组	"紧急"分诊比例	平均等待时间(分钟)	样本量
医保类型	职工医保	17.2%	28	8,945
	居民医保	15.8%	32	5,234
	自费	12.1%	45	1,101
居住地区	城区	18.7%	25	10,234
	农村	12.3%	38	1,890

结论：自费和农村患者获得紧急分诊的比例较低，可能存在系统性偏见

七、根本原因分析

偏见根源定位

问题	可能原因	证据支持
女性心脏病诊断偏低	1. 训练数据中女性心脏病案例较少 2. 女性症状表现与典型症状差异较大	• 女性心脏病训练样本占比：38% • 特征重要性分析显示"胸痛"权重过高，但女性常表现为非典型症状
农村患者分诊等级偏低	1. 农村患者主诉描述较为简单 2. 系统过度依赖结构化数据，忽视文本描述	• 农村患者平均症状描述字数：12字 vs 城区：28字 • NLP模块对简短描述处理效果较差
少数民族样本不足	数据收集渠道主要覆盖汉族聚居区	• 少数民族患者占总门诊量8.5%，但AI训练数据中仅占4.2%

八、改进建议与行动计划

短期措施（1个月内）

措施	负责人	时间节点	预期效果
对女性心脏病案例进行过采样	数据科学家	2025-12-15	准确率差异降至≤2%
优化NLP模块对简短症状描述的处理	算法工程师	2025-12-20	农村患者分诊准确率提升5%
增加少数民族患者数据收集渠道	产品经理	2025-12-31	少数民族样本量翻倍

中长期措施（1-3个月）

措施	负责人	时间节点	预期效果
引入公平性约束的模型重训练	AI团队	2026-01-31	所有敏感属性准确率差异≤3%
建立持续偏见监控机制	测试团队	2026-02-15	实现自动化偏见检测
开展多中心临床验证	临床团队	2026-03-31	验证模型在不同人群中的泛化能力

九、合规性声明

监管符合性

•  已按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》第十二条要求进行偏见评估
•  测试方法符合《人工智能医疗器械质量要求和评价 第3部分：数据标注通用要求》
•  需补充少数民族语言患者的专项测试（计划2026年Q1完成）

伦理审查

•  本测试已通过医院伦理委员会审查（批件号：IRB-2025-1234）
•  患者隐私数据已脱敏处理，符合HIPAA和《个人信息保护法》要求

十、附录

附录A：测试数据统计摘要

• 总样本量：15,280例
• 疾病分布：心血管疾病(28%)、呼吸系统(22%)、消化系统(18%)、其他(32%)
• 数据时间范围：2023年1月 - 2024年12月
• 数据来源：本院电子病历系统（EMR）

附录B：技术参数

• 测试框架版本：MedicalBiasTester v1.2
• 评估指标计算方法：sklearn.metrics + AIF360
• 置信区间：95% CI（适用于所有百分比指标）

附录C：相关文档

•  原始测试数据（脱敏版）
•  详细指标计算过程
•  模型版本信息
•  伦理审查批件

十一、签字确认

角色	姓名	签字	日期
测试负责人
AI系统负责人
临床专家
合规官

报告生成说明：本报告由自动化偏见测试框架生成，人工审核确认。
保密级别：内部机密 · 仅供医疗AI系统改进使用
下次测试计划：2026年3月3日（季度例行测试）