新冠肺炎疫情已對黑人和土著社群以及其他有色人種造成嚴重破壞，美國醫療機構應盡一切努力根除和消除根深蒂固的種族不平等現象。然而，許多醫療保健中使用的篩查評估正在加劇醫療領域的種族主義，自動且錯誤地更改給予有色人種的分數，從而可能剝奪他們所需的治療。
這些基於種族的評分調整在現代醫學中非常普遍，尤其是在美國。例如，為了確定患有心力衰竭的患者的死亡機率，遵循美國心臟協會指南的醫生會使用年齡、心率和收縮壓等因素來計算風險評分，這有助於確定治療方案。但是，由於美國心臟協會未解釋的原因，該演算法會自動為非黑人患者的分數增加三分，這使得黑人看起來僅僅因為種族原因而死於心臟問題的風險較低。 這並非事實。
最近發表在《新英格蘭醫學雜誌》上的一篇論文列舉了 13 個以種族為因素的此類演算法的例子。在每種情況下，種族調整都會對認定為非白人的患者造成潛在傷害，黑人、拉丁裔、亞裔和美洲原住民在不同程度上受到不同計算的影響。這些“修正”大概是基於早已被駁斥的種族之間存在內在生物學差異的假設。儘管有充分的證據表明種族（一種社會建構）不是遺傳學的可靠代表，但這種觀念仍然存在：每個種族群體都包含大量的基因多樣性。誠然，某些人群在基因上更容易患上某些疾病——例如，與乳腺癌相關的 BRCA 突變在德系猶太人後裔中更為常見。但這樣的例子很少見，並不適用於“黑人”或“白人”等廣泛的種族類別。
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對種族和遺傳學的錯誤混淆，常常因醫學權威機構（主要是白人）長期以來對有色人種抱有的過時觀念而加劇。例如，一項腎臟測試包含針對黑人患者的調整，這可能會妨礙準確診斷。它評估估計腎小球濾過率 (eGFR)，該指標透過測量肌酐來計算，肌酐是一種與肌肉分解相關的蛋白質，通常由腎臟清除。由於一種現已被駁斥的理論認為，黑人“固有”的更大肌肉質量會產生更高水平的蛋白質，因此黑人患者的分數會自動調整。這種做法誇大了整體 eGFR 值，可能會掩蓋真正的腎臟問題。結果可能會導致黑人患者無法獲得必要的治療，包括移植。鑑於這些問題，醫學生 Naomi Nkinsi 於 2020 年成功推動華盛頓大學醫學院放棄 eGFR 種族調整。但它仍在其他地方被廣泛使用。
2019 年《科學》雜誌上的一項研究調查了一種在美國醫療系統中廣泛使用的演算法，該演算法用於預測廣泛的健康風險。研究人員查看了一家使用該演算法的大型醫院，發現根據個人醫療記錄，白人患者實際上比具有相同風險評分的黑人患者更健康。這是因為該演算法使用醫療費用作為健康需求的代表——但系統性的種族不平等意味著白人的醫療保健支出總體上更高，因此黑人的需求被低估了。在對這些發現的分析中，研究種族、技術和醫學的社會學家 Ruha Benjamin 觀察到，“今天，編碼的不公平現象之所以持續存在，正是因為那些設計和採用此類工具的人沒有認真思考系統性種族主義。”
可以很容易地使正在傷害有色人種的演算法更加公平，方法是糾正其中帶有種族偏見的假設，或者在種族作為因素無助於診斷或護理時，完全刪除種族因素。對於諸如脈搏血氧儀之類的裝置也是如此，脈搏血氧儀是針對白色皮膚校準的——這在新冠疫情中尤其危險，因為非白人患者患嚴重肺部感染的風險更高。
醫學界的領導者現在必須優先考慮這些問題，以便為那些在固有種族主義制度下最脆弱的人們提供公平且通常是救命的護理。