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人工智能应用中的偏见对人类生活的影响：综述
摘要：人工智能的引入改善了几乎每个部门、行业和人类生活各个部分的运作。人工智能的使用在司法部、组织招聘、警察面部识别和学校招生中至关重要。在各个领域引入人工智能算法的目的是减少决策中的人为偏见。尽管取得了进展，但人们担心人工智能算法也存在偏见。这种说法背后的主要原因是人类开发人员负责算法使用的训练数据。有些领域中的偏见问题直接影响人类生活，并可能对人造成身体或情感上的伤害。一些例子是大学录取、招聘、法院的司法管理、公共福利系统、警察、公共安全和医疗保健。在上述任何领域中，开发过程很有可能有意或无意地在人工智能算法中引入偏见。本文提供了有关人工智能偏见的背景知识以及解决问题的可能解决方案。
Razvan Marinescu 博士的 EB-1A 永久居留申请
Marinescu 博士致力于医学人工智能 (AI) 研究，其研究内容包括创建最先进的算法来理解、预防和解决人类疾病，从而为每个人提供最高质量的医疗服务。人工智能预计将对医疗保健产生巨大影响，从实现更好的决策，到使医学扫描和数据质量更高、速度更快、成本更低。Marinescu 博士的工作重点是创建能够尽早以前所未有的准确度进行医学诊断的人工智能算法，以及绘制疾病时间进展的人工智能算法。Marinescu 博士已经致力于构建人工智能算法超过 6 年，用于预测神经退行性疾病的进展，例如阿尔茨海默病，目前影响着全球超过 5000 万人，以及其他神经退行性疾病，例如后皮质萎缩、多发性硬化症和额颞叶痴呆症。
无创基因筛查：胚胎倍性预测人工智能的最新进展
本综述讨论了人工智能 (AI) 算法在体外受精程序中植入前遗传检测中无创预测胚胎倍性状态的应用。目前的黄金标准，即非整倍体的植入前遗传检测，具有诸如侵入性活检、经济负担、结果报告延迟和结果报告困难等局限性。本文探索了无创倍性筛查方法，包括囊胚腔液取样、废培养基检测以及使用胚胎图像和临床参数的人工智能算法。人们已经使用不同的机器学习算法开发了各种人工智能模型，例如随机森林分类器和逻辑回归，这些模型在预测整倍体方面表现出不同的性能。静态胚胎成像与人工智能算法相结合在倍性预测方面表现出良好的准确性，其中胚胎排名智能分类算法和 STORK-A 等模型的表现优于人工评分。通过人工智能算法分析的延时胚胎成像也显示出预测倍性状态的潜力；然而，纳入临床参数对于提高这些模型的预测价值至关重要。嵌合性是胚胎分类的一个重要方面，但在人工智能算法中经常被忽视，应该在未来的研究中加以考虑。将人工智能算法集成到显微镜设备和胚胎镜平台中将有助于进行无创基因检测。进一步开发优化临床考虑并纳入最低必要协变量的算法也将提高人工智能在胚胎选择中的预测价值。基于人工智能的倍性预测有可能提高妊娠率并降低体外受精周期的成本。（Fertil Steril 2023；120:228 – 34。2023 年，美国生殖医学会。）关键词：人工智能、机器学习、无创基因筛查、延时成像、辅助生殖
有关“应用数学和智能...
关于“现代行业的应用数学和智能算法”（Amiami）的会议旨在建立一个动态论坛，以传播最新的应用数学和智能算法，尤其是在工业环境中。它试图鼓励跨学科的合作，将研究人员，行业专家和学者联系起来，探索和讨论在应用复杂的数学和算法解决现实世界工业问题的挑战和新兴机会。该会议不仅致力于强调创新研究，还致力于促进对这些高级方法如何推动各个工业领域进步的更深入了解。
