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审查医疗保健应用中的数据偏见
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。
偏差校正下降的CMIP6输出
图1-1：基于分布的偏置校正方法的示例。8图2-1：使用乘法性分位数映射的偏见和原始访问-CM2校正和原始访问CM2的CCS数据。14图2-2：比较了9个指数的几种方法学变异的性能的热图。16图3-1：VCSN的Tasmin的年度气候，偏置校正CCAM输出，Loyo CV和RAW CCAM输出以及VCSN的偏置。17图3-2：VCSN累积降水的年度气候，偏见校正了访问-CM2 - CCAM输出，Loyo CV和Raw Access-CM2-CCAM输出以及VCSN的偏见。18图3-3：tasmax的VCSN的冬季气候，偏见校正了ec-earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。19图3-4：偏置校正的GFDL-ESM4 - CCAM输出的NZ 12个位置的长期月度平均累积降水量。20图3-5：VCSN的TXX年度气候，偏置校正Ec-Earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。21图3-6：VCSN一天的最高强度降雨的年度气候，偏见校正了EC-EARTH3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。22图3-7：Perkins技能分数比较了湿法长度与VCSN的直方图与VCSN的偏置校正Ec-Earth3-CCAM输出，相应的交叉验证的校正后的输出和原始输出。23图3-8：夏季和冬季的历史和SSP3-7.0实验之间的气候变化信号在这些季节内积累的降水量。3924图3-9：历史和SSP3-7.0实验和CCS的霜冻天数量。25图3-10：偏置校正的访问-CM2输出与历史和SSP3-7.0实验中每日累积降水的相应原始模型输出之间的时间相关性。26图A-1：线性间隔节点，对数间隔节点和Sigmoid间隔节点的分位间距。33图A-2：从分布中绘制的虚拟数据，参考和模拟数据具有相同的平均值和高方差。35图A-3：虚拟数据，参考和模拟数据从平均值和较高方差的分布中绘制。36图A-4：与分组器的乘法降水虚拟数据的每月平均值。37图A-5：在SSP370场景下，访问CM2-CCAM的夏季和冬季气候变化信号。38图A-6：在SSP370方案下，Mahanga站上的气候变化信号，强调了EQM对趋势的通胀影响，而没有明确的趋势保存。
用于...
1. nice。www.nice.org.uk/corporate/ecd9; 2。cadth。2023。报告现实世界证据的指南； 3。Leahy TP，Kent S，Sammon C，Groenwold RH，Grieve R，Ramagopalan S，GomesM。在非机制研究中未得到的混淆：卫生技术评估中的定量偏差分析。 j comp eff res。 2022年8月; 11（12）：851-859。 doi：10.2217/cer-2022-0029。 EPUB 2022 JUN 9。 PMID：35678151; 4。 Leahy TP，Duffield S，Kent S，Sammon C，Tzelis D，Ray J，Groenwold RH，Gomes M，Ramagopalan S，GrieveR。定量偏置分析的应用，用于在成本效益建模中无法衡量的混淆。 j comp eff res。 2022 AUG; 11（12）：861-870。 doi：10.2217/cer-2022-0030。 EPUB 2022 JUN 9。 PMID：35678168; 5。 Vanderweele TJ，DingP。观察性研究中的灵敏度分析：引入电子价值。 Ann Intern Med。 2017年8月15日； 167（4）：268-274。 doi：10.7326/m16-2607。 EPUB 2017年7月11日。 PMID：28693043Leahy TP，Kent S，Sammon C，Groenwold RH，Grieve R，Ramagopalan S，GomesM。在非机制研究中未得到的混淆：卫生技术评估中的定量偏差分析。j comp eff res。2022年8月; 11（12）：851-859。 doi：10.2217/cer-2022-0029。EPUB 2022 JUN 9。PMID：35678151; 4。Leahy TP，Duffield S，Kent S，Sammon C，Tzelis D，Ray J，Groenwold RH，Gomes M，Ramagopalan S，GrieveR。定量偏置分析的应用，用于在成本效益建模中无法衡量的混淆。j comp eff res。2022 AUG; 11（12）：861-870。 doi：10.2217/cer-2022-0030。EPUB 2022 JUN 9。PMID：35678168; 5。 Vanderweele TJ，DingP。观察性研究中的灵敏度分析：引入电子价值。 Ann Intern Med。 2017年8月15日； 167（4）：268-274。 doi：10.7326/m16-2607。 EPUB 2017年7月11日。 PMID：28693043PMID：35678168; 5。Vanderweele TJ，DingP。观察性研究中的灵敏度分析：引入电子价值。Ann Intern Med。 2017年8月15日； 167（4）：268-274。 doi：10.7326/m16-2607。 EPUB 2017年7月11日。 PMID：28693043Ann Intern Med。2017年8月15日； 167（4）：268-274。 doi：10.7326/m16-2607。 EPUB 2017年7月11日。 PMID：286930432017年8月15日； 167（4）：268-274。 doi：10.7326/m16-2607。EPUB 2017年7月11日。PMID：28693043
1量化临床和流行病学中可能的偏见...
错误分类发生。8连续变量也可能导致测量误差。为一个例子，由于研究参与者对酒精摄入量的误会而导致的一些饮酒研究发生了错误分类。9，10作为另一个例子，在使用电子健康记录或保险索赔数据的研究中，如果并不总是将结果报告给或记录由个人的医疗保健专业人员报告或记录的结果，则可能会出现结果错误。11测量误差被认为误差的概率取决于另一个变量（例如，根据结果取决于结果，差异参与者对暴露状态的回忆）时。多个变量测量中的错误可能取决于（即相互关联），特别是当从单个来源收集数据时（例如，电子健康记录）。测量误差可能导致描述性和病因的有偏见的研究结果（即原因效应）非介入研究。12
生成ai
作为人工智能（AI）和机器学习（ML）彻底改变了全世界的行业，法律部门有望进行变革性转变。传统上认为是保守和抵抗变革的行业，现在面临着一场技术革命，既有望既有机会又有巨大的机会和风险。简单地说，ML正在从数据中学习（Hastie等人，2009年）和大型语言模型（LLMS）从大量数据中学习（Chang等人，2024）。法律领域中AI的开发基本上取决于法律数据的可用性和质量。法律文本与通用语料库相比具有独特的特征，因为该领域使用了众所周知的复杂，特定领域的语言（Ruhl，2008; Katz＆Bommarito，2014; Nazarenko＆Wyner，2017; Dale，2017; Dale，2017; 2017; Friedrich，2021; Glogar，2023; Trancoso; Trancoso et al。，2024）。增强法律AI能力的主要策略之一是在大量法律文本上进行培训的培训模型（Katz等人。，2020年； Chalkidis等。，2022; Wang等。，2023），在最近的几个法律LLM中显示（Chalkidis等人，2020年； Xiao等。，2021; Zheng等。，2021; Song等。，2022; Huang等。，2023）。
关于机器学习中偏见和公平性的调查
随着我们日常生活中人工智能（AI）系统和应用的广泛使用，对公平性的解释在设计和工程中的公平性上已经获得了重要的重要性。AI系统可在许多敏感环境中使用，以做出重要且改变生活的决定；因此，至关重要的是要确保这些决定不会反映对某些群体或人群的歧视行为。最近在传统的机器学习和深度学习中开发了一些工作，这些工作解决了不同子域中的此类挑战。随着这些系统的商业化，研究人员更加意识到这些应用程序可以包含并试图解决这些应用程序的偏见。在这项调查中，我们研究了以各种方式显示偏见的不同现实世界应用程序，并列出了可能影响AI应用程序的不同来源。然后，我们为机器学习研究人员所定义的公平性划分创建了一个分类法，以避免AI系统中的现有偏见。除此之外，我们还检查了AI中的不同领域和子域，展示了研究人员对最先进方法中不公平结果的观察到了什么以及他们试图解决这些问题的方式。仍然可以采取许多未来的方向和解决方案来减轻AI系统中的偏见问题。我们希望这项调查能够通过观察各自领域的现有工作来激励研究人员在不久的将来解决这些问题。
机器学习中的偏见：文学评论
摘要：偏见可以定义为受到人或群体的倾向，从而促进不公平。在计算机科学中，偏见称为算法或人工智能（即AI），可以描述为在计算机系统中展示反复错误的趋势，从而导致“不公平”结果。“外部世界”和算法偏差的偏见是互连的，因为许多类型的算法偏见源自外部因素。在不同领域中识别出的各种不同类型的AI偏见突出了对上述AI偏见类型的分类的必要性，并提供了识别和减轻它们的方法的详细概述。存在的不同类型的算法偏差可以根据偏差的起源分为类别，因为偏见可以在机器学习（即ML）生命周期的不同阶段发生。本手稿是一项文献研究，提供了有关偏见的不同类别的详细调查以及已提出识别和减轻它们的相应方法的详细调查。这项研究不仅提供了可用的算法来识别和减轻偏见，而且还提高了ML工程师的经验知识，以基于其用例对本手稿中介绍的其他方法的相似性来识别偏见。根据这项研究的发现，可以观察到，在鉴定和缓解方面，文献中更好地涵盖了某些类型的AI偏见，而其他AI偏差则需要更多地研究。这项研究工作的总体贡献是为ML工程师以及有兴趣开发，评估和/或使用ML模型感兴趣的每个人都可以利用偏见的识别和缓解偏差的有用指南。
一种克服PCR扩增偏置的方法
元编码分析最近由于该技术在生物多样性监测中的力量而进行了显着的开发19。ho-20，仍然很难得出21个研究生态系统的准确定量结论，这主要是因为在Envi-22 ronmental DNA中固有的偏见或在实验过程中引入。这23个偏见改变了观察到的DNA量与检测到的物种个体的生物量或数量之间的关系。25个中的2个偏差固有的偏差已经测量：总DNA和靶DNA浓度与PCR 27扩增偏置之间的比率26。提出了一种校正方法。所有实验 - 使用29标记SPER01对模拟高山植物群落进行了28次迈向测试，由于其高度保守的启动位点，预计将具有较低的扩增偏置偏置30。我们的方法结合了stan- 31 dard定量PCR技术（QPCR和数字液滴PCR）与32
胸部X光片诊断AI的诊断不足偏置可以通过数据集偏置属性进行分解和缓解
抽象不平等的诊断准确性是基于AI的模型的广泛关注点。然而，当前的偏差表征是狭窄的，并且无法说明上游数据收集的系统偏见，从而将AI性能的不平等现象与偏见混合在一起，这是由于数据集本身的分布差异。此差距具有广泛的含义，导致降低偏见的策略无效。我们介绍了一种新颖的回顾性模型评估程序，该程序识别并表征了解释人口级诊断差异的受保护群体之间的分布差异的贡献。在三个大规模的胸部射线照相数据集中，我们一直发现年龄和混淆图像属性（例如病理类型和大小）的分布差异有助于跨种族亚组的模型性能较差。通过系统地将观察到的不足诊断偏见归因于由于数据收购过程中的偏差或数据集偏见而引起的分布差异，我们提出了一种通用方法，用于解散不同类型的数据集偏置如何相互作用和化合物以造成可观的AI性能差异。我们的方法是可以采取行动的，可以帮助设计针对特定亚群的基础模型的目标干预措施，而不是忽略上游数据偏见不平等AI性能的系统贡献的方法。