保险公司和雇主通常出于经济动机而歧视那些未来更有可能承担医疗费用的人。尽管如此,许多联邦和州法律仍试图限制这种基于健康的歧视。例子包括《怀孕歧视法案》(PDA)、《美国残疾人法案》(ADA)、《就业年龄歧视法案》(ADEA)和《遗传信息非歧视法案》(GINA)。但本文认为,当雇主或保险公司依靠机器学习人工智能(AI)来指导他们的决策时,这些法律无法可靠地防止基于健康的歧视。归根结底,这是因为机器学习人工智能本质上是结构化的,可以识别和依赖代理特征,这些特征可以直接预测它们被编程为最大化的任何“目标变量”。由于员工和被保险人的未来健康状况实际上直接预测了雇主和保险公司无数表面上中立的目标,因此机器学习人工智能往往会产生与基于健康相关因素的故意歧视类似的结果。尽管《平价医疗法案》(ACA)等法律可以通过禁止所有未经事先批准的歧视形式来避免这种结果,但这种方法并不广泛适用。让问题更加复杂的是,几乎所有开发“公平算法”的技术策略在涉及基于健康的代理歧视时都行不通,因为健康信息通常是私密的,因此不能用来纠正不必要的偏见。尽管如此,本文最后还是提出了一种新的策略来对抗人工智能基于健康的代理歧视:限制公司使用与健康相关因素有很强可能联系的目标变量来编程人工智能的能力。
最初,使用整个基因组和整个外显子组测序测量TMB以具有足够的功率(意味着碱测序)。尽管如此,这些技术的成本效益不足以用于临床常规。2019年初推出的来自Illumina的TSO500面板是能够实现这些目标的最先进的商业面板。但是,实验室可以很容易地标准化湿实验室,生物信息分析以从一个分析中获得最大的准确信息,这种复杂的面板可能需要复杂的策略,并且必须在临床前进行验证。
在公司的第一阶段备案中,NYSEG解释说,工程设计至少需要9个月的时间才能完成。4必须在详细的工程设计开始之前,必须完成所有的外展,现场访问和其他数据收集。目前,该公司已收到约70%物业的签名信,并正在继续安排现场访问。需要额外的时间来完成外展和参与度,以确保对ITHACA飞行员项目的充分承诺。在公司的第一阶段文件中,NYSEG指出,尽管获得客户利益可能是一个挑战,但5尽管如此,这对于项目的成功至关重要。在公司的第一阶段文件中,NYSEG指出,尽管获得客户利益可能是一个挑战,但5尽管如此,这对于项目的成功至关重要。
注意:在某些情况下,医疗或宗教便利在形式上是可批准的(即医疗或宗教理由有效),但弗雷德哈钦森癌症中心仍因过度困难而无法为员工提供便利,从而需要拒绝整体便利请求。仅举例来说,在某些情况下,考虑到物理距离要求,可能没有可行的便利计划。在这种情况下,人力资源部将与受影响的员工一对一讨论选择方案。除特殊情况外,这些选择不包括远程工作;预计在校工作的工作人员必须在校工作。
但全球经济不确定性有所增加,包括美国新政府政策的不确定性,风险偏向下行。首先,包括中东在内的地缘政治冲突进一步升级,主要经济体之间的贸易紧张局势可能导致油价上涨和生产成本上升,政策不确定性增加。这反过来可能导致全球投资和贸易下滑,拖累全球经济增长。其次,全球通货紧缩进程中断,可能导致金融环境在更长时间内收紧,各经济体货币政策不同步,可能引发金融体系的潜在脆弱性。
这对斯特灵(以及其他地区)的经济和居民的生活产生了重大影响。在 2020 年年中,疫情最严重的时候,斯特灵有三分之一的员工被迫休假。然而,大规模失业和企业倒闭的潜在情况到目前为止基本得到避免,部分原因是多机构对危机采取了有效的应对措施,这在减轻最严重的经济影响方面发挥了重要作用。尽管如此,2019 年至 2020 年间,斯特灵的总就业人数减少了 3,000 人,旅游业受到的打击尤其严重。有迹象表明,旅游业至少已部分恢复,尽管目前许多行业都报告了职位短缺的情况。