本文探讨了机器学习模型中的性别偏见和假相关性问题，提出了新的度量标准和去偏见方法。研究指出现有模型在处理偏见时的不足，强调多模态大型语言模型的潜在偏见及其对视觉和文本符号对齐的影响，呼吁进一步研究以提升模型的鲁棒性。

本文提出了一种新的因果模型SCM，用于分析视网膜成像中的假相关性，并发展了一种名为CauDR的糖尿病视网膜病变分级框架，以消除假相关性并实现更具普适性的糖尿病视网膜病变诊断。CauDR具有高效性和最新技术水平的表现。