Evaluating Sex and Age Biases in Multimodal Large Language Models for Skin Disease Identification from Dermatoscopic Images.

評估多模態大型語言模型在從皮膚鏡影像識別皮膚疾病時的性別和年齡偏見。

以下是針對該研究標題與摘要進行的多面向分析：

研究目的與假設
研究聚焦於探討多模態大語言模型（LLMs）應用於皮膚病識別的可行性，並評估其在性別與年齡分組上的偏差。從摘要中可見，其假設為：多模態LLMs不僅能在診斷上達到與傳統模型相當甚至更佳的效果，且在性別與年齡上保持相對公平（如：「ChatGPT-4 is generally unbiased in identifying these skin diseases across sex and age groups」）。
方法與設計
研究使用了一個包含約1萬張圖像及三種皮膚病（黑色素瘤、黑色素痣、類良性角化病變）的皮膚鏡檢影像子集，評估了兩個多模態LLM（ChatGPT-4與LLaVA-1.6）與其他主流模型間的表現。此設計的優點在於：
– 同時檢測圖像診斷與語言處理能力。
– 以多種模型做對比，具備參照基準。
潛在缺陷包括：樣本僅涵蓋三種疾病，可能不具普遍性；且資料庫是否充份涵蓋不同族群的代表性尚未說明。
數據解釋與結果
結果顯示：
– ChatGPT-4與LLaVA-1.6的整體準確度分別比CNN基線高3%與23%，且F1-scores高4%與34%，但相對於Swin-B卻分別低38%與26%。
– 在偏差檢測上，ChatGPT-4對性別與年齡組皆無明顯偏差，而LLaVA-1.6對年齡組無偏差，但Swin-B在識別黑色素痣時顯示偏差。
這些數據支持了LLMs具備潛在的公平性優勢，但同時也提醒其在技術性能上仍有進步空間。因此，研究在解釋時應注意用模型間的性能比較來平衡精準度與公平性的議題。
局限性與偏見
研究可能存在的局限性包括：
– 資料庫僅有約1萬張影像及三種疾病，無法涵蓋皮膚病的全貌與多樣性。
– 不同模型的訓練資料與調校方法可能影響最終表現，進而影響公平性檢測。
– 性別與年齡偏差的評估方法需更進一步明確說明衡量標準，否則可能引入偏見或忽略其他潛在變項。
臨床及未來研究意涵
臨床上，此研究證實LLMs在皮膚病診斷上的應用前景，特別是能提供較公平的診斷建議，有助於醫師輔助判斷。未來建議：
– 使用更大且多樣的數據集進行驗證，擴展至更多皮膚疾病以求普遍適用性。
– 進一步探討技術提升與公平性之間的平衡，例如是否可以兼具Swin-B的高準確度與LLMs的公平性。
其他觀點
此外，也可從以下角度考慮：
– 模型在訓練資料中的潛在數據不平衡可能影響測試結果，須留意資料來源與分布。
– 雖然某些模型在整體準確率上不如Swin-B，但若能進一步調整校正，其公平性優勢可能在臨床決策中更具價值。
– 後續研究可探討不同診斷領域中LLMs的應用，評估是否存在類似的性別與年齡偏差，進而完善跨領域運用的策略。

總結來說，該研究透過多模型間的比較，呈現出LLMs在皮膚病診斷應用上的潛力與公平性，但同時也暴露出資料與方法上的局限，未來需進一步擴大樣本與優化評估機制。

好的，讓我們針對您提供的 PubMed 研究標題和摘要進行深入的多面向分析與反思。

研究標題: Evaluating Sex and Age Biases in Multimodal Large Language Models for Skin Disease Identification from Dermatoscopic Images.

摘要:

背景: 多模態大型語言模型（LLMs）在各種健康相關領域展現了潛力。然而，許多醫療保健研究對LLMs在醫療應用中的可靠性和偏差提出了擔憂。 方法: 為了探索多模態LLMs在皮膚疾病識別中的實際應用，並評估性別和年齡偏差，我們使用包含約10,000張圖像和3種皮膚疾病（黑色素瘤、黑色素細胞痣和良性角化病樣病變）的大型皮膚鏡數據集子集，測試了2種流行的多模態LLMs，ChatGPT-4和LLaVA-1.6在不同性別和年齡組別中的性能。 結果: 與3種基於卷積神經網絡（CNN）的深度學習模型（VGG16、ResNet50和Model Derm）和1種視覺轉換器模型（Swin-B）相比，我們發現ChatGPT-4和LLaVA-1.6的總體準確度分別比性能最佳的基於CNN的基線高3%和23%（F1分數分別高4%和34%），但準確度分別比Swin-B低38%和26%（F1分數分別低38%和19%）。同時，ChatGPT-4在識別這些皮膚疾病方面，在性別和年齡組別之間總體上沒有偏差，而LLaVA-1.6在年齡組別之間總體上沒有偏差，這與Swin-B形成對比，Swin-B在識別黑色素細胞痣方面存在偏差。 結論: 本研究表明LLMs在皮膚病學應用中的有用性和公平性，有助於醫生和從業者進行診斷建議和患者篩查。為了進一步驗證和評估LLMs在醫療保健中的可靠性和公平性，未來需要使用更大和更多樣化的數據集進行實驗。

以下是針對您提出的六個角度的分析與反思：

1. 研究目的與假設：

研究目的：
- 評估多模態大型語言模型 (LLMs) 在皮膚疾病識別中的實際應用潛力。
- 具體探討並量化 LLMs 在皮膚疾病識別中是否存在性別和年齡偏差。
- 將 LLMs 的性能與傳統的深度學習模型 (CNN 和 Vision Transformer) 進行比較，以了解其相對優勢和劣勢。
研究假設 (或研究問題)：
- 主要假設： 多模態 LLMs (ChatGPT-4 和 LLaVA-1.6) 能夠有效地從皮膚鏡圖像中識別皮膚疾病。
- 偏差假設 (需要驗證的)： 多模態 LLMs 在皮膚疾病識別中可能存在性別和年齡偏差，需要通過實驗數據進行驗證。研究可能預期 (或至少關注) LLMs 是否會像其他醫療 AI 系統一樣，在不同人口群體中表現出不均勻的性能。
- 性能比較問題： LLMs 在皮膚疾病識別任務中的性能，相對於成熟的深度學習模型 (CNNs 和 Vision Transformers) 如何？是優於傳統模型，還是存在差距？

2. 方法與設計：

研究方法：
- 定量研究： 使用皮膚鏡圖像數據集，對 LLMs 和深度學習模型進行性能評估，並使用準確度 (Accuracy) 和 F1 分數 (F1-score) 作為主要評估指標。
- 比較研究： 將兩種 LLMs (ChatGPT-4, LLaVA-1.6) 的性能與三種 CNN 模型 (VGG16, ResNet50, Model Derm) 和一種 Vision Transformer 模型 (Swin-B) 進行比較。
- 分組分析： 為了評估性別和年齡偏差，研究將數據集按照性別和年齡進行分組，並分析模型在不同組別中的性能差異。
研究設計的合理性、優點與潛在缺陷：
- 合理性：
  - 使用真實的皮膚鏡圖像數據集進行評估，貼近實際應用場景。
  - 選擇了流行的、代表性的 LLMs (ChatGPT-4, LLaVA-1.6) 和深度學習模型 (CNNs, Vision Transformer) 作為比較對象，具有代表性。
  - 關注性別和年齡偏差，符合當前醫療 AI 倫理和公平性的重要議題。
- 優點：
  - 直接比較： 直接比較 LLMs 和傳統深度學習模型，可以有效評估 LLMs 在皮膚疾病識別領域的相對優勢和劣勢。
  - 偏差評估： 明確評估性別和年齡偏差，為 LLMs 在醫療應用中的公平性提供數據支持。
  - 多指標評估： 使用準確度和 F1 分數，從不同角度衡量模型性能，更全面。
- 潛在缺陷：
  - 數據集子集： 使用了大型數據集的子集 (~10,000 張圖像)，可能不完全代表整個數據集的特徵。子集的選擇方式是否隨機？是否可能引入選擇偏差？
  - 疾病種類有限： 僅評估了三種皮膚疾病 (黑色素瘤、黑色素細胞痣、良性角化病樣病變)，可能無法完全概括 LLMs 在所有皮膚疾病識別中的性能。
  - 模型版本： 使用的 LLMs 是特定版本 (ChatGPT-4, LLaVA-1.6)，隨著 LLMs 的快速發展，結果可能隨模型更新而變化。
  - "總體上沒有偏差" 的界定： 摘要中提到 "總體上沒有偏差"，但具體的偏差評估方法和統計顯著性水平在摘要中沒有詳細說明。需要查看完整論文才能了解如何量化和判斷偏差。
  - 缺乏臨床視角： 研究主要關注技術性能指標 (準確度和 F1 分數)，較少涉及臨床醫生實際使用 LLMs 的角度，例如易用性、解釋性、臨床工作流程整合等。

3. 數據解釋與結果：

研究結果如何支撐或挑戰研究假設：
- 支撐部分假設： 研究結果表明，LLMs (ChatGPT-4, LLaVA-1.6) 在皮膚疾病識別任務中，相較於基於 CNN 的深度學習模型，展現出更高的總體準確度和 F1 分數。這部分支持了 LLMs 可以有效用於皮膚疾病識別的假設。
- 複雜的性能比較： 然而，LLMs 的性能不如 Vision Transformer 模型 Swin-B，這表明在圖像識別任務中，Vision Transformer 可能仍然具有優勢。結果並非完全支持 LLMs 絕對優於所有傳統深度學習模型。
- 偏差結果： 研究發現 ChatGPT-4 在性別和年齡組別之間總體上沒有偏差，而 LLaVA-1.6 在年齡組別之間總體上沒有偏差。這部分結果比較複雜，需要更深入的分析。
  - ChatGPT-4 的公平性： ChatGPT-4 的結果令人鼓舞，表明在性別和年齡方面可能具有較好的公平性。
  - LLaVA-1.6 的部分公平性： LLaVA-1.6 在年齡方面表現出公平性，但摘要中沒有明確說明其在性別方面的偏差情況，可能需要查看完整論文以獲取更多信息。
  - Swin-B 的偏差： Swin-B 在識別黑色素細胞痣方面存在偏差，突顯了深度學習模型也可能存在偏差問題，並非只有 LLMs 才需要關注偏差。
是否存在解釋上的偏差：
- 可能存在輕微的解釋偏差： 結論部分強調 "LLMs 在皮膚病學應用中的有用性和公平性"，可能略微傾向於正面解讀 LLMs 的優勢。雖然研究結果確實顯示 LLMs 優於 CNNs，但在性能上不如 Swin-B，且 LLaVA-1.6 的性別偏差情況不明確，Swin-B 也存在偏差。
- 需要更細緻的解讀： 摘要的結論可能為了簡潔而略微簡化了結果的複雜性。更客觀的解釋應該是：LLMs 在皮膚疾病識別中展現潛力，在某些方面優於傳統 CNNs，但在性能上仍有提升空間 (與 Vision Transformer 相比)。 ChatGPT-4 在性別和年齡公平性方面表現出希望，但 LLaVA-1.6 和 Swin-B 仍存在潛在的偏差問題，需要進一步研究。

4. 局限性與偏見：

研究可能存在的局限性 (摘要已提及部分，可進一步擴展)：
- 數據集局限性：
  - 子集代表性： 使用了數據集的子集，可能不完全代表整體數據集的分布和特徵。
  - 疾病種類限制： 僅限於三種皮膚疾病，泛化性可能有限。
  - 數據集來源偏差： 數據集的地理來源、患者人群特徵 (種族、膚色等) 可能存在偏差，影響模型在不同人群中的泛化能力。摘要未提及數據集的詳細信息，需要進一步了解。
- 模型局限性：
  - 特定模型版本： 結果基於特定版本的 ChatGPT-4 和 LLaVA-1.6，未來版本可能性能變化。
  - LLM 的黑箱性： LLMs 的決策過程相對黑箱，缺乏可解釋性，可能影響臨床醫生的信任和使用。
- 評估指標局限性： 主要使用準確度和 F1 分數，可能不足以全面評估臨床應用價值。例如，敏感性、特異性、陽性預測值、陰性預測值等指標在臨床情境中也至關重要。
是否有未考慮到的偏見或變項：
- 種族和膚色偏差： 皮膚疾病的診斷在不同膚色人群中可能存在差異。研究是否考慮了數據集中膚色多樣性？模型是否可能在不同膚色人群中存在性能差異？這是皮膚病學 AI 研究中非常重要的潛在偏差來源，摘要中未明確提及。
- 圖像質量和變異性： 皮膚鏡圖像的質量 (清晰度、光照、角度等) 可能存在變異性，影響模型性能。研究是否考慮了圖像質量對結果的影響？
- 疾病嚴重程度和階段： 不同疾病的嚴重程度和階段可能影響診斷難度。研究是否考慮了疾病嚴重程度對模型性能和偏差的影響？
- 臨床背景信息： 研究僅使用圖像作為輸入，LLMs 是否能有效利用臨床背景信息 (患者病史、症狀描述等) 來提升診斷準確性？摘要中方法部分只提到圖像輸入。

5. 臨床及未來研究意涵：

臨床應用啟示：
- 診斷輔助工具： 研究結果支持 LLMs 可以作為皮膚科醫生的診斷輔助工具，特別是在皮膚疾病的初步篩查和診斷建議方面。
- 提升診斷效率和可及性： LLMs 可能有助於提高診斷效率，並在缺乏皮膚科醫生的地區提供初步的皮膚疾病篩查服務，提升醫療可及性。
- 公平性潛力： ChatGPT-4 在性別和年齡方面的公平性結果，為開發更公平的醫療 AI 系統提供了希望。
未來研究建議 (摘要已提及部分，可進一步擴展)：
- 擴大數據集： 使用更大、更多樣化的數據集 (包括更多疾病種類、不同種族和膚色人群、不同地理區域的數據) 來驗證和評估 LLMs 的可靠性和泛化能力。
- 深入偏差分析： 更深入地分析和量化不同類型偏差 (性別、年齡、種族、膚色等)，並研究如何減輕或消除這些偏差。
- 多模態輸入研究： 探索結合圖像和文本 (患者病史、症狀描述等) 的多模態 LLMs，以更全面地模擬臨床診斷流程，提升診斷準確性和臨床實用性。
- 臨床驗證研究： 進行臨床驗證研究，評估 LLMs 在真實臨床環境中的應用效果，包括對醫生工作流程、診斷準確性、患者預後等的影響。
- 可解釋性研究： 研究如何提高 LLMs 在皮膚疾病診斷中的可解釋性，增強醫生的信任和使用意願。
- 長期監測和更新： LLMs 模型持續發展，需要長期監測其性能和偏差情況，並及時更新模型和評估方法。

6. 其他觀點：

過度依賴 AI 的風險： 雖然 LLMs 有潛力輔助診斷，但也需要警惕過度依賴 AI 的風險，避免醫生技能退化，並確保最終診斷決策仍然由醫生負責。
- 推理過程： 如果醫生過度依賴 AI 的建議，可能會降低自身的診斷能力和臨床判斷力。醫療決策的最終責任應由醫生承擔，AI 應作為輔助工具，而非替代品。
倫理和責任問題： 醫療 AI 的應用涉及倫理和責任問題。如果 LLMs 診斷錯誤導致患者延誤治療或誤診，責任歸屬問題需要明確。數據隱私和安全也是重要考量。
- 推理過程： 醫療 AI 的應用必須符合倫理規範，保障患者權益。需要建立完善的責任機制，明確 AI 系統在診斷錯誤中的責任承擔。同時，要確保患者數據的隱私和安全，防止數據洩露和濫用。
不同 LLMs 的差異： 研究只評估了兩種 LLMs (ChatGPT-4, LLaVA-1.6)，不同 LLMs 的架構、訓練數據和性能可能存在差異。未來研究可以評估更多不同類型的 LLMs，以更全面地了解 LLMs 在皮膚疾病診斷領域的潛力。
- 推理過程： LLMs 是一個快速發展的領域，不同模型之間存在差異。為了更全面地評估 LLMs 的應用前景，需要對不同模型進行廣泛的測試和比較，選擇最適合醫療應用的模型。

總結來說，這項研究對於評估多模態 LLMs 在皮膚疾病識別中的潛力和公平性，以及與傳統深度學習模型進行比較，具有重要的學術價值和臨床意義。研究結果為未來醫療 AI 的發展提供了有益的啟示，但也提醒我們需要關注 LLMs 的局限性和潛在偏差，並在未來的研究中進一步深入探討和完善。

(思考開始)

嗯，首先，我需要仔细阅读用户提供的PubMed研究的标题和摘要，理解其主要内容和目的。研究的标题是关于评估多模态大型语言模型在皮肤病识别中的性别和年龄偏见。摘要里提到，他们使用了ChatGPT-4和LLaVA-1.6两个模型，测试它们在不同性别和年龄组中的表现，并与一些CNN模型和视觉变压器模型进行了比较。

接下来，我要按照用户的要求，从六个不同的角度进行分析：研究目的与假设、方法与设计、数据解释与结果、局限性与偏见、临床及未来研究意义，以及其他可能的观点。每个部分都需要深入思考，并引用摘要中的具体内容来支持我的观点。

首先，研究目的可能集中在探讨多模态LLM在皮肤病识别中的应用潜力，以及评估这些模型在性别和年龄上的偏见。假设可能包括LLM在准确性和公平性上优于传统模型，或者至少与之相当。

然后，方法方面，使用两个LLM和几个基线模型进行比较，数据集包括10,000张图像，属于较大规模的数据。但可能存在的局限性包括数据多样性不足，或者模型的泛化能力未经验证。

在数据解释部分，结果显示LLM在准确率和F1分数上优于CNN模型，但不如视觉变压器模型。同时，ChatGPT-4在性别识别上无偏见，而LLaVA-1.6在年龄上也无偏见，但Swin-B模型在黑色素瘤nevus识别上有偏见。这可能意味着LLM在某些方面表现更优，但仍需进一步验证。

关于局限性，数据集的多样性可能不足，未来可能需要更大的数据集来验证结果。另外，模型的泛化能力和在其他皮肤病上的表现尚未知晓。

临床意义方面，LLM可以辅助医生进行诊断推荐和筛查，但需要进一步验证其可靠性和公平性。未来的研究可能需要更大、更多样的数据集，以及在其他医疗领域的应用测试。

最后，可能的其他观点包括LLM在其他类型的医疗数据上的表现，或者不同模型结构对结果的影响。例如，模型的训练数据是否包含足够的多样性，是否在训练过程中进行了偏见校正等。

总结来说，我需要逐一分析每个部分，引用摘要中的具体数据和结论，提出自己的见解，并指出研究的优缺点和未来方向。

(思考結束)

1. 研究目的與假設

該研究主要探討了多模態大型語言模型（LLMs）在皮膚病識別中的性別和年齡偏差問題。研究目的是評估這些模型在皮膚病診斷中的實用性和公平性，特別是在不同性別和年齡群體中的表現。研究假設可能包括：多模態LLMs在皮膚病診斷中具有較高的準確性，並且在性別和年齡群體中具有較低的偏差。

2. 方法與設計

研究採用了兩種流行的多模態LLMs，ChatGPT-4和LLaVA-1.6，來評估其在皮膚病識別中的表現。數據集包含約10,000張皮膚病變的圖像，涉及三種皮膚病：黑色素瘤、黑色素瘤樣母痣和良性角化樣病變。研究還與三種基於卷積神經網絡（CNN）的模型（VGG16、ResNet50和Model Derm）以及一種視覺變壓器模型（Swin-B）進行了比較。

研究方法的優點在於其針對多模態LLMs的評估，尤其是在性別和年齡偏差方面的分析。然而，研究方法也存在一些潛在缺陷。例如，數據集的多樣性可能不足，未能涵蓋所有可能的皮膚病類型和人群特徵。此外，研究僅限於兩種LLMs，未能考慮其他可能的模型或算法。

3. 數據解釋與結果

研究結果表明，ChatGPT-4和LLaVA-1.6在整體準確率和F1分數上優於基於CNN的模型，但低於Swin-B模型。ChatGPT-4在性別和年齡群體中的表現相對公平，而LLaVA-1.6在年齡群體中也表現出較低的偏差。然而，Swin-B模型在黑色素瘤樣母痣的識別中表現出偏差。

這些結果部分支持了研究假設，即多模態LLMs在皮膚病診斷中具有較高的準確性和公平性。然而，結果也顯示，多模態LLMs在某些情況下可能不如其他模型（如Swin-B）準確。

4. 局限性與偏見

研究可能存在以下局限性和偏見：

數據多樣性不足：數據集可能未能涵蓋所有皮膚病類型和人群特徵，限制了模型的泛化能力。
模型選擇偏差：研究僅限於兩種LLMs，未能考慮其他模型或算法，可能導致結果的偏差。
標籤偏差：數據集中標籤的準確性可能影響模型的表現，尤其是在皮膚病診斷中。
樣本量不足：雖然數據集包含約10,000張圖像，但在某些特定皮膚病類型或人群中，樣本量可能不足，導致模型的表現不穩定。

5. 臨床及未來研究意涵

該研究對臨床應用和未來研究具有重要意涵。多模態LLMs在皮膚病診斷中的準確性和公平性表明，它們可以作為醫生的診斷工具，提供診斷建議和患者篩查。然而，未來研究需要進一步驗證和評估LLMs在更大、更多樣數據集上的可靠性和公平性。此外，研究還需要考慮模型的泛化能力和在其他醫療領域中的應用。

6. 其他觀點

除了研究中的結論，還可以考慮以下其他可能的解釋和觀點：

模型訓練數據的影響：多模態LLMs的訓練數據可能包含皮膚病圖像的多樣性，但如果訓練數據中存在偏差，模型的表現可能受到影響。
模型結構的差異：不同模型的結構差異可能導致在皮膚病診斷中的表現差異。例如，Swin-B模型可能在某些皮膚病類型上表現更好，因為其結構更適合圖像分類任務。
人類醫生的角色：多模態LLMs可以作為醫生的診斷工具，但仍需醫生進行最終診斷和決策，以確保診斷的準確性和安全性。

總結來說，該研究提供了有價值的見解，關於多模態LLMs在皮膚病診斷中的準確性和公平性。然而，未來研究需要進一步驗證和改進，以確保模型在臨床應用中的可靠性和有效性。

1. 研究目的與假設

該研究主要探討了多模態大型語言模型（LLMs）在皮膚病識別中的實用性，以及性別和年齡偏見的影響。其假設是多模態LLMs在皮膚病識別上可能具有較高的準確性，且在不同性別和年齡群體中表現出公平性。

2. 方法與設計

研究方法採用兩個流行的多模態LLMs（ChatGPT-4和LLaVA-1.6）進行測試，使用包含約10,000張皮膚鏡圖像和3種皮膚病（黑色素瘤、黑色素細胞痣和良性角化病樣病變）的數據集。研究設計合理，因為它比較了LLMs與傳統的深度學習模型（如VGG16、ResNet50、Model Derm）和視覺變換器模型（Swin-B）的表現。然而，潛在缺陷可能在於數據集的規模和多樣性可能不足以全面評估模型的表現和偏見。

3. 數據解釋與結果

研究結果顯示，ChatGPT-4和LLaVA-1.6的整體準確率分別比最佳的CNN基線模型高出3%和23%，F1分數則高出4%和34%，但與Swin-B相比，準確率和F1分數分別低38%和26%、38%和19%。這些結果支持了研究假設，即多模態LLMs在皮膚病識別上具有較高的準確性。ChatGPT-4在不同性別和年齡群體中表現出公平性，而LLaVA-1.6在年齡群體中表現出公平性，這些結果也支持了假設中的公平性。然而，解釋上可能存在偏差，因為結果顯示LLaVA-1.6在性別群體中可能存在偏見，而Swin-B在識別黑色素細胞痣時存在偏見。

4. 局限性與偏見

研究的局限性包括數據集的規模和多樣性可能不足以全面評估模型的表現和偏見。此外，研究僅針對三種皮膚病，可能無法推廣到其他皮膚病。未考慮到的偏見或變項可能包括種族、皮膚類型等其他可能影響模型表現的因素。

5. 臨床及未來研究意涵

該研究對臨床應用具有重要意義，因為它表明多模態LLMs可以輔助醫生進行診斷和患者篩選。然而，為了進一步驗證和評估LLMs在醫療保健中的可靠性和公平性，未來研究需要使用更大和更具多樣性的數據集。此外，研究建議未來應考慮更多皮膚病類型和更多潛在的偏見因素。

6. 其他觀點

其他可能的解釋或觀點包括：雖然ChatGPT-4在性別和年齡群體中表現出公平性，但這可能與訓練數據的分布有關。如果訓練數據在性別和年齡上不平衡，可能會影響模型的公平性。此外，LLaVA-1.6在性別群體中可能存在偏見，這可能與模型的架構或訓練方法有關。未來研究可以進一步探討這些因素對模型表現的影響，並考慮使用更複雜的模型或訓練方法來減少偏見。