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公平基础模型在医学图像分析中的应用：挑战与展望
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内容提要
本研究提出了一种系统性干预框架，旨在通过在人工智能开发流程的各个阶段进行干预，减少医疗保健中的模型偏见，促进技术公平，特别是惠及资源匮乏群体。
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关键要点
- 本研究提出了一种系统性干预框架，旨在减少医疗保健中的模型偏见。
- 该框架促进技术公平，特别是惠及资源匮乏群体。
- 研究解决了医疗保健中人工智能公平性不足的问题。
- 通过在开发流程的各个阶段进行干预，可以有效克服实现公平AI的技术和制度障碍。
- 该方法结合政策参与，促进医疗技术的平等化。
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