本文聚焦于医疗信息系统中机器学习与人工智能的算法偏差。研究基于对不同岗位医护人员（如临床与行政）的问卷调查和访谈，收集了定量数据与定性评论，探讨算法偏差、感知公平性以及对算法及其输出的接受度之间的关联。
结果显示，医护人员对偏差成因、评估标准、感知公平性和缓解措施的看法会因其工作角色、视角、任务以及所使用算法的特性而产生差异。不同岗位的专业人士在评估算法时关注的重点不同，例如临床医生更关注诊断准确性和患者安全，而行政人员更关注流程效率和成本效益。
研究指出，需进一步深入调查算法偏差的根源，并制定针对不同职业群体的公平性评估框架和缓解策略，以确保医疗服务的公平与平等。
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