研究人员开发了开源工具包Aequitas，旨在帮助数据科学家和政策制定者测试算法的偏差和公平性。该工具能够自动发现机器学习模型的不公平性，并通过生成测试用例来提高模型的公平性。未来的研究将验证该框架在临床环境中的应用，以促进健康公平。