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机器学习模型可以实现高度准确的预测，因为它们可以在提供的示例的特征及其相关结果之间找到相关性。机器学习模型的成功取决于用于训练所包含算法的示例的质量，并且在研究“垃圾，垃圾堆放”的研究中的古老格言仍然存在于这些更加精致的方法。4机器学习模型的一个重要局限性是，因为它们从接触到的数据中学习，因此它们的构建是为了扩大培训数据的任何偏见和缺乏代表性。另一方面，如果故意用于检测可用数据和示例中的偏见和歧视，它们可以成为克服系统不平等的强大工具。5
健康中人工智能的承诺和危险...
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