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对抗分布平衡与反事实推理
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文使用机器学习系统支持医疗保健决策制定，探讨了使用电子医疗记录中的观察性数据中的偏见，并发展了组公平性标准。通过反事实推理的方法，在公平维护与预测性能下降之间进行权衡。
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关键要点
- 本文探讨机器学习系统在医疗保健决策中的应用。
- 研究了电子医疗记录中的观察性数据所隐含的偏见。
- 发展了组公平性标准，以扩展个体层面的增益计数事实公正标准。
- 探讨了扩增的标准在公平模型开发中的应用，特别是针对病人长住和死亡的情况。
- 使用假设因果图的变分自动编码器进行反事实推理。
- 提供了一种在公平维护与预测性能下降之间进行权衡的方法。
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