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摘要在医学人工智能（AI）领域，数据偏见是影响数据收集，处理和模型构建的SEV阶段的主要困难。在此评论研究中，对AI中常见的许多形式的数据偏差进行了彻底检查，传递了与社会经济地位，种族和种族有关的偏见，以及机器学习模型和数据集中的偏见。我们研究了数据偏见如何影响医疗保健的提供，强调它可能会使健康不平等恶化并危害AI驱动的临床工具的准确性。我们解决了减少AI中数据偏差的方法，并关注用于创建合成数据的不同方法。本文探讨了几种缓解算法，例如Smote，Adasyn，Fair-Smote和Bayesboost。优化的贝内斯式算法已被解散。这种方法显示出更准确性，并解决了错误处理机制。
审查医疗保健应用中的数据偏见
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