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公平AI期货的性别响应策略
数据护理研讨会系列是跨学科和跨部门对话的动态论坛，旨在通过拥抱护理原则来解决公平AI开发和部署的障碍：集体利益，控制，责任和道德的权力。通过超越批评，该混合动力系列旨在激发可行的见解和创新策略，以建立负责任，可持续和包容的AI系统。重点关注多数世界和其他代表性不足的群体，该活动系列汇集了学术界，设计和技术行业的思想领袖，以及公民和政策领域，以探索为公平AI期货的合作创新的关键途径。这是数据护理研讨会系列的第一个，该系列的重点是生成AI工具对具有其他性别认同的妇女，女孩和人员的影响，特别关注全球南方的人群和其他在这些系统的设计和部署中的人口中的人口。我们关注Genai工具在加强和挑战性别不平等方面的含义，并关注工具对隐私，安全，自由和赋权的影响。这个就职研讨会探讨了减轻性别危害和暴力的跨文化，跨学科和跨部门的策略，目的是确保AI系统优先考虑妇女，女孩和边缘化性别群体的需求和权利，以支持其数字福祉和蓬勃发展。此外，我们将通过企业家创新，新颖的设计方法和激进运动来探索创造性的方法来恢复欲望和愉悦。这些鼓舞人心的努力将为可行的途径铺平道德，包容和性别响应的AI创新。
巴尔的摩，医学博士（2025年3月13日） - 今天，马里兰州公平司法合作（MEJC）发布了其第一份报告，详细介绍了历史根源A
“以强大而深刻的方式，我们不仅介绍了大规模监禁对黑人社区的毁灭性影响，而且还为有意义的改革和反对不公正行动的行动制定了路线图，”公共辩护人纳塔莎·达蒂格（Natasha Dartigue）说。“通过收集数据，详细详细介绍事实并汇集了一群利益相关者的见解，协作者制定了实质性报告和建议，以推进改革，以解决种族正义和公平问题的潜在问题。我对所有参与这项工作的人表示衷心的感谢，并将继续合作解决大规模监禁的根本原因，并为康复和社区恢复提供途径。”
社区音乐可以为更公平的社会做出贡献...
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http：// creativecommons.org/licenses/4.0/。
HTLV-1和HTLV-2感染显着改变无症状载体中的小RNA表达
目的：与普通人群相比，患有学习障碍的人（LD）通常面临更高的过早死亡率和长时间住院的发生率。预测LD患者和多个长期疾病（MLTC）的住院时间（LOS）对于改善患者护理和优化医疗资源分配至关重要。但是，关于机器学习（ML）模型在该人群中的应用（ML）的研究有限。此外，专为普通人群设计的方法通常缺乏通用性和公平性，尤其是在其同类中跨敏感群体中应用时。方法：本研究使用SAIL数据库中的电子健康记录（EHR）分析了威尔士9,618例LD患者的住院治疗。开发了一个随机森林（RF）ML模型，以预测医院LO，并结合人口统计学，药物病史，生活方式因素和39个长期条件。为了解决公平关注点，应用了两种偏置缓解技术：一种后处理阈值优化器和使用型梯度的临时减少方法。这些方法旨在最大程度地减少各个种族的绩效差异，同时确保稳健的模型绩效。结果：RF模型的表现优于其他最先进的模型，男性达到0.759的面积，女性达到0.756，男性为0.224，女性为0.229，男性为0.229，男性的平衡精度为0.690，男性为0.689，女性为0.689。偏差缓解算法降低了族裔群体的预测表现差异，阈值优化者产生了最显着的改进。性能指标，包括假阳性率和平衡的准确性，显示出男性队列公平性的显着增强。结论：这项研究证明了应用ML模型预测LD和MLTC患者的LOS的可行性，同时通过缓解偏见的技术来解决公平。发现使用EHR数据突出了进行公平医疗保健预测的潜力，为改善临床决策和资源管理铺平了道路。
引用：Owsley C、Matthies DS、McGwin G 等人。人工智能就绪和公平的 Dia 图集的横断面设计和协议
摘要 简介 人工智能为糖尿病洞察做好准备和公平 (AI-READI) 是一个关于 2 型糖尿病 (T2DM) 的数据收集项目，旨在促进广泛使用人工智能和机器学习 (AI/ML) 方法来研究健康发生 (从 T2DM 过渡到健康恢复力)。促进 T2DM 健康恢复力的根本原因是其在世界成年人口中的患病率高达 10.5%，并且是许多不良健康事件的贡献者。方法 AI-READI 是一项横断面研究，目标招募对象为 4000 名 40 岁及以上的人，按自我报告的种族/民族（亚裔、黑人、西班牙裔、白人）、2 型糖尿病（无糖尿病、糖尿病前期和生活方式控制的糖尿病、用口服药物或非胰岛素注射治疗的糖尿病和胰岛素控制的糖尿病）和生理性别（男性、女性）进行三重平衡（Clinicaltrials.org 批准号 STUDY00016228）。数据以多变量协议收集，包含 10 多个领域，包括生命体征、视网膜成像、心电图、认知功能、持续血糖监测、体力活动、家庭空气质量、收集血液和尿液进行实验室检测以及包括健康的社会决定因素在内的社会心理变量。研究地点有三个：阿拉巴马州伯明翰、加利福尼亚州圣地亚哥和华盛顿西雅图。伦理与传播 AI-READI 旨在为 AI/ML 目的建立数据收集、准备和共享的标准、最佳实践和指南，包括生物伦理学家的指导。遵循可查找、可访问、可互操作、可重复使用的原则，AI-READI 可被视为未来开发其他针对 AI/ML 的医疗/健康数据集的典范。AI-READI 为理解 2 型糖尿病健康机制的新见解打开了大门。AI-READI 联盟正在通过出版物传播设计和实施 AI-READI 数据集的原则和过程。鼓励下载和使用 AI-READI 数据的人在科学文献中发表他们的研究结果。
走向“疫苗国际主义”：需要公平......
1 伦敦大学学院 MRC 终身健康与老龄化研究组，伦敦，英国，2 欧洲地区公共卫生学院协会 (ASPHER) 新冠肺炎工作组疫苗接种小组，比利时布鲁塞尔，3 海法大学社会福利与健康科学学院公共卫生学院，以色列卡梅尔山，4 切斯特大学公共卫生与福祉系，英国切斯特，5 瓦伦西亚大学预防医学系和 INCLIVA，西班牙瓦伦西亚，6 欧洲地区公共卫生学院协会 (ASPHER) 荣誉委员会，比利时布鲁塞尔，7 本·古里安内盖夫大学卫生系统管理系，以色列贝尔谢巴，8 法国雷恩公共健康高等学院，9 公共卫生学院协会新冠肺炎工作组疫苗接种小组秘书处欧洲地区公共卫生学校协会（ASPHER），比利时布鲁塞尔，10 阿拉伯联合酋长国大学医学与健康科学学院，阿拉伯联合酋长国艾因，11 德国汉堡应用技术大学生命科学学院健康科学系，12 比利时布鲁塞尔欧洲地区公共卫生学校协会（ASPHER）执行委员会
2025 年对医疗保健提供者进行调查，以确定教育需求，确保为难民提供优质和公平的护理
CDC 的《国内难民健康指导》（CDC DME 指导）概述了针对在美国具有人道主义移民身份的新移民的 DME 推荐组成部分。该指导主要面向临床医生，但公共卫生专业人员也会使用它来实施和协调 DME。总体而言，76%（n = 158）为新移民提供 DME 或持续初级保健的受访者（临床医生）报告称，在护理新抵美难民时经常使用该指导（图 2、表 4）。一般而言，经验丰富的临床医生使用该指导的概率更高。虽然一些临床医生报告称仅在护理需要 DME 的新移民（32%，n = 51）或仅在护理其他移民群体（18%，n = 29）时使用 CDC DME 指导，但大多数受访者报告称，在护理需要和不需要 DME 的人时都会使用它（89%，n = 140）。在定期使用 CDC DME 指南的临床医生中，使用最多的指导材料是免疫接种（46%，n = 72）、结核病（44%，n = 70）、所有指导资源（40%，n = 63）、肠道寄生虫（34%，n = 54）和铅（27%，n = 43）（表 4）。
在公平的多级支持系统中的同意和通知
1。在公平的多级支持系统（EMLSS）系统中提供服务所需的同意或通知？学区在通识教育课程中提供了一系列教学支持。联邦和州法律，行政规则和指导通常是关于需要向父母提供通知或同意普通教育课程中的教学支持的同意书而保持沉默的。通知或同意是不需要的。学校被鼓励在采用课程时包括家长的观点，以及确定对特定孩子的支持时。
公平决策的结果主义方法
摘要。试图使算法公平，机器学习文献主要集中在跨种族或性别群体之间的决策，结果或错误率平等。要说明，请考虑一个假设的政府乘车计划，该计划为即将到来的法院日期提供的低收入人士提供运输援助。遵循这些文献，可以将游乐设施分配给每美元估计效果最高的治疗效果的人，同时将支出限制为在种族群体之间相等。然而，这种方法忽略了这种约束的下游后果，因此会造成意外伤害。例如，如果一个人群群体居住在远离法院的情况下，则执行平等的支出必然意味着提供的总乘车量更少，并且可能会因失踪法院而受到更多罚款。在这里，我们提出了设计公平算法的替代框架，该算法预示了决策的后果。在我们的方法中，第一个在可能的决定和由此产生的结果的空间中引起了利益相关者的偏好，例如平衡支出平价与法院出庭率的偏好。然后，我们在决策政策的空间中进行了优化，以最大化引起的公用事业的方式进行权衡。为此，我们开发了一种算法，以从大型表达效用函数的数据中从数据中效率地学习这些最佳策略。尤其是，我们使用上下文的强盗算法来探索政治空间，同时在每个步骤求解凸优化问题，以根据可用信息估算最佳策略。这种后果主义范式促进了公平决策的更加友好的方法。