A consequence of the fragmented and siloed healthcare landscape is that
patient care (and data) is split along multitude of different facilities and
computer systems and enabling interoperability between these sy
本研究提出了一种基于软件工程原理的人工智能框架,用于在保证医疗保健公平的同时识别和缓解数据和模型中的偏见和歧视,通过案例研究表明数据中的系统性偏见会导致模型预测中的偏差增大,并提出了机器学习方法来预防这种偏见。未来的研究目标是在实际的临床环境中测试和验证所提出的 ML 框架,以评估其在促进健康公平方面的影响。