本研究提出一种新方法，通过调整训练权重和改变梯度方向，减少类增量学习中敏感群体的遗忘问题，提升群体公平性。实验表明，该方法在真实数据集上比现有方法更好地平衡准确性和公平性。

机器学习在医学领域的应用引发了公平性问题。研究提出了多种方法，如对抗性多任务训练、元学习优化、FairPrune和FairDisCo，旨在提高模型的公平性和准确性。通过引入Harvard-EF数据集和FairTune框架，研究者探索了在医学图像分析中实现公平预测的有效策略，以改善对敏感群体的分类表现而不损害准确性。