在反事实思维中评估脉搏氧饱和度偏差对机器学习的影响
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了医用设备偏差对下游机器学习模型影响的技术挑战,特别是脉搏氧饱和度计在不同肤色患者中的误差问题。通过对比使用血气分析(SaO2)和脉搏氧饱和度(SpO2)数据的模型,发现使用SaO2的模型在各项分类任务中表现更佳,揭示了脉搏氧饱和度偏差导致的错误预测现象,对临床应用具有重要影响。
本文研究了使用机器学习系统在医疗保健中支持决策制定的问题。通过分析电子医疗记录中的观察性数据中的偏见,提出了组公平性标准,并探讨了扩增标准在病人长住和死亡的公平模型开发中的应用。通过假设因果图的变分自动编码器来进行反事实推理,提供了一种在公平维护与预测性能下降之间权衡的方法。