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利用生成文本来对AI模型进行图像探索审美整形外科的种族，性别和年龄，尚不清楚各种患者人群的代表性和包括图像AI模型的代表性和包含。因此，该项目探讨了AI模型产生的图像中种族，性别和年龄的多样性：DALL-E3，Midjourney和Adobe Firefly，以响应着针对流行美学程序的提示：致命的美学方法：脂肪，脂肪成形术和隆鼻。提示旨在要求每种AI模型为每个性别，种族和年龄组合生成手术结果的图像，以及用于吸脂术，骨整形术和隆鼻术的图像：男性与女性，白人或白人，黑人或非裔美国人或非裔美国人，拉丁裔或拉丁裔或西班牙裔或年龄组：20-30岁：20-30岁：20-30岁，31-45岁以上。通过Fitzpatrick和Monk量表评估了每个生成的图像以表示肤色，并使用4项问卷进行性别率。KRUSKAL-WALIS检验用于对成对比较的3个模型（P <0.05）和Wilcoxon Rank Sum测试之间的连续变量进行整体比较（P <0.017，基于Bonferroni方法进行调整后，用于多个比较）。Fischer的East检验用于对3个模型（P <0.05）和成对比较（P <0.017）之间的分类变量进行整体比较。浅色肤色（fitzpatrick i-iii＆Monk 1-5）之间没有显着差异与深色肤色（Fitzpatrick IV-VI和Monk 6-10）与图像生成型模型（p = 0.26＆p = 0.31）之间。通常在所有3种AI模型（P <0.0001）以及对衰老的描绘时（P = 0.0009）进行了显着差异。似乎具有包容性和浅色肤色和深色肤色的公平代表，但是关于性别偏见的描绘仍然有改善的余地。
Antonio Forte Ph.D.，M.D。合着者（S）： - 利用 2025年度研究日海报摘要Tyler Lu M.S. ... Jakob Liever NeuroInsight：AI驱动的创伤大脑... 羟基氯喹对B细胞的Chongmin Huan效应... 护理学院公告2023-2024
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