超越你所见：使用种族健康不平等社会决定因素对多标签胸部 X 射线分类进行子群 交叉公平性的实证分析
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。通过使用深度学习模型，本研究在疾病诊断方面取得了重要进展，在使用胸部 X 射线上具有很大潜力。然而，这些模型中存在的固有偏见可能导致预测准确性在不同保护组之间存在差异。为了实现准确的诊断结果并确保在交叉组之间公平性，我们提出了一个框架，用于在高维胸部 X...
本研究使用深度学习模型在胸部X射线诊断方面取得重要进展，通过重新训练预训练模型的最后分类层，并考虑公平性约束和类别平衡微调，实现了准确性和公平性的最佳权衡。在MIMIC-CXR数据集上评估了该方法。
