麻省理工学院的研究表明，人工智能模型在医学诊断中使用种族、性别和年龄等特征，导致对女性和有色人种的诊断不准确。虽然重新训练模型可以减少偏见，但在不同医院的数据上效果不佳。研究者建议医院在使用这些模型前，需在自身患者群体上进行评估，以确保准确性。