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。

May, 2023

本研究总结了关于机器学习公平性的基本文献，并提出了一个框架，用于识别和减轻数据和模型中的偏见，以实现更公正和公平的公共卫生机器学习模型。

Apr, 2023

通过揭示机器学习应用在医疗保健中的公平性问题及其可能的偏差、整理相关缓解方法，本文旨在为建立医疗保健机器学习及相关技术的公正性提供参考。

Jun, 2022

该论文阐述了电子病历（EHR）提供数据以回答临床相关问题，EHR 中不完整的标签、供建多个基础病因的疾病和健康人群缺乏等问题给机器学习在临床应用中带来的挑战，并强调了机器学习在医疗保健中发挥作用的机会。

Jun, 2018

介绍机器学习和深度学习技术在医疗保健的应用及相应的安全和隐私挑战，并提出了相关方法以确保医疗保健应用中的安全和隐私保护。

Jan, 2020

在临床决策和预防现有医疗不公平中确保机器学习算法在所有患者群体中安全有效，不会对特定患者造成不利影响，对于医学信息学社区非常重要。本教程的目标是向医学信息学社区介绍机器学习中的公平常见概念，重点关注临床应用和实际实施。

Jun, 2024

AI 技术的快速发展与伦理维度的深入研究，特别关注于医疗领域，探索透明度、数据管理、人工监督、教育要求以及国际合作等众多方面，呼吁全球统一的 AI 伦理原则和框架，并提出有益的伦理方案以应对新兴挑战。

Aug, 2023

本文综述了隐私保护机器学习在医疗保健领域中的应用，主要关注隐私保护的训练和推断，总结了现有趋势，识别了挑战，并讨论了未来研究方向。研究旨在引导隐私和高效的机器学习模型在医疗保健中的应用，并将研究成果转化为现实应用。

Mar, 2023

这篇综述论文概述了高科技医疗领域中人工智能系统的算法公正性问题，阐述了当前临床工作流程中算法偏见（如图像采集，基因变异，内观者标记变异性等）导致的不公平医疗差距并探讨了联邦学习、分离和模型解释等新兴技术在 AI-SaMD 发展中的作用。

Oct, 2021

人工智能在改善医疗服务和患者结局方面变得至关重要，但其发展和使用引发了众多伦理、法律和社会经济问题，其中正义是一个主要关注点，该论文讨论了与之相关的团结性、公共利益、可持续性、人工智能偏见和公平性等概念，为非洲地区公平发展人工智能医疗提出了特定背景下的考虑。

Jun, 2024