数据偏差风险

数据偏差风险是指训练数据中的偏见（如种族、性别、年龄等）可能导致AI模型输出结果不均衡或歧视性。在药物发现领域，数据偏差可能导致AI设计的药物对不同人群的疗效不均。

在AI制药中的影响

• 疗效不均：基于特定人群数据训练的AI可能设计出对其他人种或性别效果较差的药物
• 安全风险：某些人群的副作用可能被低估或忽视
• 伦理问题：可能加剧医疗健康领域的不平等

与现有维基的连接

数据偏差风险与[[大模型不是真理机器-而是论证机器]]中讨论的AI局限性形成呼应，强调了AI应用中的伦理和安全考量。