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，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。

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，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。

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。

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，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。

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，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。