大规模神经成像数据集（如英国生物银行、青少年大脑认知发展研究、人类连接组计划）推动了人工智能在神经科学中的应用，使研究人员能够识别大脑结构、功能和行为之间的微妙关联。然而，这些数据集在女性健康相关信息（如月经周期阶段、激素避孕药使用、绝经状态、生育史、妊娠并发症、多囊卵巢综合征等）上存在严重缺失。这种缺失限制了人工智能揭示女性大脑健康特异性模式的能力，可能导致基于这些数据训练的模型产生性别偏见——例如，将女性大脑的正常变异误判为异常，或无法识别女性特有的疾病风险标志物。本文基于相关讨论，系统解析当前数据集的缺口、对人工智能分析的影响以及解决方案。

一、当前大规模神经成像数据集缺失的女性健康信息

二、信息缺失对人工智能分析的影响

三、具体例子

四、解决方案

五、对神经科学实践的建议

六、结论：神经科学需要女性健康信息学

大规模神经成像数据集为理解大脑提供了前所未有的机会。但如果我们继续忽视女性健康信息，我们的人工智能模型将建立在对大脑的有偏见的理解上——将女性大脑的正常变异误判为异常，并错过女性特异的疾病风险标志物。解决这一问题需要标准化数据收集、包容性研究设计、可重复使用的分析框架和资助机构的政策变化。

核心信息：

• 大规模神经成像数据集缺乏月经周期阶段、激素避孕药使用、绝经状态等关键女性健康信息。

• 这种缺失限制了人工智能揭示女性大脑健康特异性模式的能力。

• 可能导致性别偏见：女性大脑的正常变异被误判为异常。

• 解决方案包括标准化收集、包容性设计、分层分析。