几十年来，用于诊断疾病的临床算法都将种族作为一个变量。在过去的几年里，人们越来越认识到，这可能导致某些种族群体完全漏诊或治疗不足，因此一些医生和研究人员开始推动从这些算法中删除种族因素。但是，医疗系统的变革进展缓慢，部分原因是临床医生并不完全了解改变对其工作至关重要的算法会产生什么影响。
发表在《新英格兰医学杂志》上的一项新分析估计了从肺量测定法（一种用于测量肺功能的测试）中移除种族因素的影响。从历史上看，美国的医生认为黑人的肺功能较低，因此分析肺量计数据的算法通过使用不同的标准对此进行了校正。新的研究发现，转用种族中性公式将导致近五十万美国黑人的肺病被归类为更严重，并使黑人退伍军人的残疾 выплаты 增加超过 10 亿美元。
改变如此重要的算法存在权衡，但总体而言，这项新研究“为从种族调整标准转向肺功能测试解释的全球标准提供了良好的支持”，纽约医学院的肺病学家 Neil Schluger 说，他没有参与这项研究。
支持科学新闻报道
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肺量计是一种测量一个人一次呼吸可以吹出多少空气的设备，这是衡量该人肺功能好坏的指标。布朗大学的历史学家 Lundy Braun 说，这种设备长期以来一直被用来使种族主义的肺功能观点合法化，她写了一本关于这个主题的书。托马斯·杰斐逊曾经推测，黑人的肺功能与白人不同。因此，Braun 说，当肺量计（在欧洲开发的）首次在美国使用时，这里的医生认为他们的测量结果因种族而异。
这种观点一直持续到今天。但人们越来越认识到，“将种族纳入算法是一个有缺陷的概念，因为它假设了一个人的生物学特征，即使我们知道种族并不能代表生物学差异，”密歇根大学的普通外科医生 Sidra Bonner 说。
医生们一直在努力从大量其他临床计算中移除种族因素。用于确定心脏病、肾病、认知测试、糖尿病筛查和癌症筛查的算法过去都使用过种族因素。种族因素已从其中一些措施中移除——最值得注意的是估计肾小球滤过率，或 eGFR，这是衡量一个人肾功能好坏的指标。
以前，eGFR 的计算允许黑人个体的肌酐（肾脏产生的废物）水平高于白人个体。这导致黑人接受的肾病诊断较少、处方药剂量较低，以及获得肾病专家就诊和接受肾移植的机会较少，发表了关于肺量测定法新研究的研究人员在早期的调查中发现。纠正这一点相对简单，因为 eGFR 结果提供了两个值——一个用于黑人，另一个用于所有人——因此临床医生可以只改用后者。
研究人员希望种族变量的类似移除也发生在肺量测定法中，但这种改变可能更难实现。目前，大多数医生都不知道他们是否正在使用种族校正的肺量测定法算法，因为测量软件会自动执行此操作。
“自从那时以来，我们已经了解了很多关于导致肺损伤的社会环境因素的不平等分布，”哈佛医学院的医学生、新研究的主要作者 James Diao 说。“除了使用种族因素的许多其他缺点外，这些发现还让人怀疑将种族差异视为健康或正常的理由。”
2021 年，美国胸科学会和欧洲呼吸学会都表示，在肺功能估计中根据种族进行调整是不合适的。次年，一个名为全球肺功能倡议的组织创建了一个种族中性的肺功能公式。
Diao 及其同事发现，种族中性公式在预测呼吸系统疾病（包括慢性阻塞性肺病、哮喘和其他慢性呼吸系统疾病）方面的准确性与以前的公式相似。研究人员使用来自美国和英国各地超过 30 万人的数据，将使用旧的、种族意识测试的结果与移除种族因素的新测试进行了比较，然后将这些差异应用于整个美国。对于美国黑人来说，这意味着将呼吸系统疾病重新归类为更严重，并增加残疾 выплаты 的数量和金额。但这项新研究的作者表示，即使是这些可能影响数百万人的变化，也无法涵盖从肺量测定法中移除种族因素的全部影响。
哈佛医学院生物信息学助理教授、新研究的资深作者 Arjun Manrai 说：“肺量测定法数据深深地嵌入到呼吸系统评估中，并且还有许多其他受影响的结果是我们无法量化的。”这些包括对人们获得临床试验、保险和某些工作资格的影响。
密歇根大学的肺病学家 Thomas Valley 说：“这项研究强调，我们需要仔细考虑这些变化的后果，因为一旦我们做出这些改变，临床护理将会改变，人们的经济利益也将随之改变。”
但他指出，种族中性计算也存在权衡。例如，根据去年发表的另一项研究，当医生被呈现使用种族中性或种族校正数据的假设情景时，他们不太可能建议对黑人进行更具侵入性但也更有效的肺肿瘤切除手术，这些黑人具有种族中性的肺功能评分。由于临床医生历来人为地提高了黑人患者的肺量测定法测量值，外科医生更愿意切除更多此类患者的肺。在 2023 年的论文中，使用种族中性评分的外科医生更倾向于选择切除较小部分的肺。但在某些情况下，这可能不太能有效地治愈一个人的癌症。这些发现表明，医生可能需要重新思考如何在治疗决策中使用没有种族校正的肺量测定法数据。
几位未参与该研究的研究人员一致认为，新发现表明临床医生应该放弃在计算中使用种族因素。然而，他们也指出了该领域中更大的问题。人们发现，种族中性公式在预测呼吸系统症状方面与旧算法一样好。但 Valley 说，如果基于种族因素的公式存在缺陷，这可能预示着“也许我们目前使用的方法还不够好……，也许我们需要更好的方法来评估一个人的呼吸系统症状有多严重”。“这项工作突显了需要回到绘图板，以更好地测量肺功能，使其与患者的重要结局相关联。”