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无需人口统计实现皮肤疾病诊断的公平性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种在医学图像诊断中实现公平预测的方法，通过增强模型特征和规范特征的纠缠关系来提高公平性和准确性。实验结果表明，该方法能够提高分类的公平性。
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关键要点
- 在医学图像诊断中，公平性变得越来越重要。
- 本文提出了一种方法，在测试阶段实现对敏感属性的公平预测。
- 该方法无需在训练过程中使用敏感属性信息。
- 通过增强模型特征和规范特征的纠缠关系来提高公平性和准确性。
- 实验结果表明，该方法在两个皮肤病数据集中能够提高分类的公平性。
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