超声分割任务中模型公平性检查
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。机器学习和深度学习在医学任务和应用中得到广泛应用，然而，研究人员发现模型在不同敏感属性的子组中表现出偏见。本文通过检测一系列深度学习分割模型在超声波分割任务中的表现来评估模型的不公平性，结果显示即使最先进的深度学习算法也存在不公平行为。这些发现强调了在模型部署到实际场景之前对其进行仔细评估的必要性，以确保道德考量并减轻对患者结果的不利影响的风险。
机器学习和深度学习在医学中广泛应用，但研究发现模型存在偏见。本文通过检测深度学习模型在超声波分割任务中的表现，发现即使最先进的算法也存在不公平行为。这强调了在部署模型前进行评估的必要性，以减轻对患者结果的不利影响的风险。
