探索基于机器学习的个性化慢性疼痛护理中的性别公平性
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。研究通过机器学习算法调查个性化疼痛护理建议中的性别公平性。利用上下文强化学习框架，使用 LinUCB 算法对包括 164 个患者在每个 10 个会话中的交互的数据集进行个性化的建议制定和评估。结果表明，虽然调整算法参数会影响疼痛护理建议的质量，但这种影响在性别之间保持一致。然而，当某些患者信息（例如自报疼痛指标）缺失时，女性的疼痛护理建议质量明显低于男性。
本研究提出了一种基于软件工程原理的人工智能框架，用于识别和缓解医疗保健数据和模型中的偏见和歧视。通过案例研究发现，数据中的偏见会导致模型预测中的偏差增大，并提出了机器学习方法来预防这种偏见。未来的研究目标是在临床环境中测试和验证该框架，评估其在促进健康公平方面的影响。
