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大数据和人工智能促进健康领域的性别平等：偏见是一个巨大的挑战
人工智能和机器学习是快速发展的领域，它们有可能通过提高诊断准确性、个性化治疗计划和建立疾病进展预测模型来改变女性的健康状况，从而实现预防性护理。本文讨论了三类女性健康问题，其中机器学习可以促进可及、负担得起、个性化和循证的医疗保健。从这个角度来看，首先阐述了大数据和机器学习应用在女性健康方面的前景。尽管有这些前景，但由于许多问题，包括道德问题、患者隐私、知情同意、算法偏见、数据质量和可用性以及医疗保健专业人员的教育和培训，机器学习应用并未广泛应用于临床护理。在医学领域，对妇女的歧视由来已久。机器学习在数据中隐含着偏见。因此，尽管机器学习有可能改善女性健康的某些方面，但它也可能强化性别偏见。因此，如果盲目地整合先进的机器学习工具而没有正确理解和纠正社会文化性别和性别偏见的做法和政策，就不太可能实现健康方面的性别平等。
人工智能 大数据
ISO/IEC JTC 1 ISO/IEC JTC 1/SC 32 ISO/IEC 15944-10 信息技术 -- 业务运营视图 -- 第 10 部分：IT 支持的编码域作为业务交易中的语义组件 ISO/IEC JTC 1 ISO/IEC JTC 1/SC 32 ISO/IEC TR 15944-14 信息技术 -- 业务运营视图 -- 第 14 部分：开放式 EDI、模型和云计算架构 ISO/IEC JTC 1 ISO/IEC JTC 1/SC 42 ISO/IEC 22989 人工智能 -- 概念和术语 ISO/IEC JTC 1 ISO/IEC JTC 1/SC 42 ISO/IEC 23053 使用机器学习（ML）的人工智能（AI）系统框架 ISO/IEC JTC 1 ISO/IEC JTC 1/SC 42 ISO/IEC TR 24027 信息技术 -- 人工智能（AI） -- 人工智能系统中的偏见和人工智能辅助决策 ISO/IEC JTC 1 ISO/IEC JTC 1/SC 42 ISO/IEC TR 24030 信息技术 -- 人工智能（AI） -- 使用案例 ISO/IEC JTC 1 ISO/IEC JTC 1/SC 42 ISO/IEC TR 24372 信息技术 -- 人工智能（AI） -- 人工智能系统计算方法概述 ISO/IEC JTC 1 ISO/IEC JTC 1/SC 42 ISO/IEC 24668 信息技术 — 人工智能 — 大数据分析流程管理框架
大数据与人工智能
数字化正在迅速改变社会，并在许多方面影响健康和医疗保健。数字化为改善医疗保健带来了巨大的希望，但也带来了挑战，包括确保监管和政策框架符合目的。虽然数字化已经发生多年，但进展并不均衡。2020 年初爆发的 COVID-19 疫情导致中国、美国、加拿大和英国等国家纷纷实施电子健康服务，包括远程医疗咨询，规模和速度“前所未有”。其他国家的需求激增，但基础设施、技术资源和人员有限，意大利许多医院就是这种情况。一旦各国开始放松初步控制，数字工具就被提议作为控制感染传播的解决方案。一些评论员对这些发展表示欢迎，认为这些发展早就应该发生了；另一些人则警告不要破坏护理质量并可能侵犯人们的隐私。1,2,3
大数据 - 国土安全
• 建立未来的国家生物和农业防御设施 (NBAF) 及其支持的企业级生态系统，作为研究威胁美国动物农业和公共卫生的外来动物和新出现的人畜共患疾病的主要生物防护设施：这个耗资 12 亿美元的设施是美国首个此类实验室设施，将允许研究人员研究影响牲畜和其他大型动物的人畜共患疾病。为了准备在 2022 年完工，S&T 正专注于建设具有领先能力和安全性的 570,000 平方英尺的生物防护设施；从纽约普拉姆岛动物疾病中心 (PIADC) 过渡运营规划；并创建一个吸引合作伙伴并促进创新的生态系统，以应对我们动物农业面临的最大威胁。
物流中的大数据 - nsuchaud
第一个也是最明显的是运营效率。在这种情况下，数据用于做出更好的决策，优化资源消耗，并提高流程质量和性能。这是自动化数据处理一直提供的功能，但具有增强的功能。第二个维度是客户体验；通常的目标是提高客户忠诚度、进行精确的客户细分和优化客户服务。包括公共互联网的大量数据资源，大数据推动 CRM 技术进入下一个发展阶段。它还使新的业务模式能够补充现有产品的收入流，并通过全新的（数据）产品创造额外收入。
大数据生物信息学中的模式
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