但是，医疗保健提供者在考虑个人健康风险和治疗方案时，是否应该忽略患者的种族?例如，乳腺癌或镰状细胞性贫血等疾病在统计上更有可能发生在特定的民族和种族人群中。
来自西北大学、宾夕法尼亚大学和威斯康星大学的医学和经济研究人员共同撰写了一项史无前例的研究，正式确定了有关种族在医学上的预测能力的辩论。
为了澄清临床护理的具体问题和最终目标，这项新研究为医生、患者和政策制定者考虑疾病预防和治疗预测模型的最佳方法提供了理论基础。
研究人员表示，重要的是医护人员要在病人就诊时阐明他们的护理目标是什么。当病人患病时，医生的目标应该是改善个别病人的健康状况，这有时可能意味着考虑他们的种族。
“假设医学的作用是帮助病人，医生和病人都应该希望在疾病和反应方面做出最好的决定。如果种族具有预测能力，就应该加以利用，”该研究的资深作者查尔斯·曼斯基(Charles Manski)说。
曼斯基是温伯格大学董事会经济学教授，也是西北大学政策研究所的教员。
在进行这项研究时，研究人员从社会福利的标准经济学角度来解决医生在确定病人的最佳护理计划时的最佳方法。
然后，研究人员使用了一个扩展模型，该模型考虑了在患者患病到达医生办公室之前发生的一切如何影响医生治疗特定患者的方法。这些先决条件可能包括教育、营养、社会经济背景等。
对两种模式的分析表明，临床医生的角色应该始终是为病人提供最佳护理。Manski说，从统计数据来看，某些疾病更有可能发生在特定的民族和种族人群中，医生应该利用包括种族在内的所有相关信息来做出更好的临床预测，从而为患者提供最好的护理。
“在遗传信息或其他可靠的个人数据随时可用之前，使用一些种族信息(尽管不太具体)可能比将其排除在预测模型之外更好。”否则，所有种族的病人的情况都会更糟。”
“我们的研究强调，医学界需要仔细考虑在临床决策中消除种族因素所涉及的所有权衡。否则，我们就有可能伤害到我们试图帮助的群体，”医学伦理和卫生政策助理教授、宾夕法尼亚大学(University of Pennsylvania)医学教授阿森达尔·文卡塔拉马尼(Atheendar Venkataramani)博士说。
“写这篇论文的一个重要动机是，我们认为目前关于临床医生和政策制定者的目标以及偏见、歧视和公平等术语的含义的讨论缺乏清晰度，因为它们与医疗保健服务有关，”威斯康星大学麦迪逊分校的卫生经济学教授、合著者约翰·穆拉希说。
《利用种族指标进行临床预测:决策、患者健康和公平》将于8月22日发表在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上。该论文可以从美国东部时间下午4点开始在线阅读。
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