Araştırmanın yazarları, “Tıbbi görüntü analiziyle ilgilenen tüm geliştiricilerin, düzenleyicilerin ve kullanıcıların derin öğrenme modellerinin kullanımını son derece dikkatli bir şekilde düşünmelerini şiddetle tavsiye ediyoruz” diyor ve ekliyor: “Irk bilgisi özel olarak sağlanmamış olsa bile, makinenin bunu ortaya koyuyor olması, mevcut tıbbi uygulamada var olan ırksal eşitsizliklerin sürdürülmesine veya hatta daha da kötüleştirmek için doğrudan bir mekanizma olarak ortaya çıkmasına neden olabi
Araşt ýrmanýn y  azarlarý, “T ý bbi gör üntü an  alizi yle ilg ilenen t   üm gel işti  ricilerin, düzenleyici leri n v   e ku llaný cýlarýn d eri  n öğren m e mod el leri nin kul lanýmýný s o n de rece d i kkat li b   ir şe  kilde dü şünm elerini şidde tle t a v siye edi y oruz ” di yo  r v  e ekliy or: “I rk b ilg isi ö  z el o l ar ak sağlanmam ýş ol  s a b ile, m akinenin b unu o rta ya koy  uyor olma sý, m  ev ctu týb bi uy g ul amada v  ar ol an ýrk sal eşitsizl i kle rin sürdür  ül mesine v  eya h atta da ha d  a kötüleş t irme k iç  i n doğru d an b i r meka nizma ola  rak orta   ya çýk masýna nede  n ol a  bi