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在放射学中实现公平性的道德要求：交叉性和社会嵌入方式
哈佛医学院通过机器学习（ML）系统的攻击性诊断系统通常被认为是客观且公平的。但是，它可能对某些患者亚组表现出偏见。造成这种情况的典型原因是ML系统筛查的疾病特征的选择，ML系统从人类临床判断中学习，这些判断通常是有偏见的，并且ML中的公平性通常被不当概念化为“平等”。具有此类参数的ML系统无法准确诊断并满足患者的实际健康需求以及他们如何依赖患者的社会身份（即交叉性）和更广泛的社会条件（即嵌入）。本文探讨了鉴于患者的交叉性和健康的社会嵌入性，以确保ML系统的公平性的道德义务。本文提出了一组干预措施来解决这些问题。它建议对ML系统的发展进行范式转移，使他们能够筛查内源性疾病原因和患者相关潜在的健康影响（例如社会经济的情况。本文提出了一个道德要求的框架，以建立这一转变并进一步确保公平。关键字：机器学习；公平正义;道德要求；放射学I型机器学习（ML）系统在临床护理环境中发现了在医疗保健监测，诊断和风险管理中的应用（Bates＆Zimlichman，2015; Chen等，2024; Obermeyer等，2019）。但是，此光环可能没有完全合理。需求集中患者的交叉性和健康的社会嵌入性，最值得注意的是（i）通过（i）整合到ML系统中，适用于患者情况对健康影响的可测量医学指标，（ii）在道德上，多样性，代表性和正确的患者数据，与相关的疾病特征和（III）相关的社会敏感性和（III）涉及的疾病以及（III）的敏感性和（iii）涉及的数据，以及涉及的研究，并涉及社会敏感的系统，并将其涉及互联网互动，并将其涉及互联网效果。利益相关者。在放射学中，ML系统用于协助或增强临床医生在各种图像获取，分析，解释，诊断和决策支持任务中的工作（Hanneman等，2024； Yu等，2024）。这种更广泛采用的主要驱动力似乎是ML系统在图像解释和精确方面的表现（Pot等，2021; Satariano等，2023; Yu等，2024）。所谓的“自动化偏见” - 人类对自动化系统产生的信息的有效性和预测能力的倾向”（Pot等，2021，p。7） - 赋予了ML ML系统，具有对象和公平性的AURA（Pot等，20211）。对实现这些高希望的主要挑战已被证明是ML偏见系统和相关不公平结果的流行（Gichoya等，2022，2023; Hanneman等，2024; Pot et al。，2021）。ML偏见的医疗保健访问和治疗不足，引起了ML系统引起或永久存在的整体不公平性的道德问题。实证研究已系统地记录了ML偏见系统的持久性和对历史上服务不足的患者人群的不公平治疗，包括放射学（Obermeyer等，2019; Gichoya et al。，2023; Seyyed-Kalantari-Kalantari-Kalantari-Kalantari et al。等，2022； Mukherjee等人，2022年）。
将算法公平与官方统计和调查生产中的机器学习中的质量维度联系起来
摘要国家统计组织（NSO）越来越多地利用机器学习（ML），以提高其产品的及时性和成本效益。在引入ML解决方案时，NSO必须确保在稳健性，可重复性和准确性方面具有高度标准，例如在统计算法的质量框架中（qf4sa; Yung et e yung etel。2022，IAOS统计杂志）。同时，越来越多的研究集中于公平性，作为对ML安全部署的前提，以防止在实践中产生不同的社会影响。然而，在NSO在ML应用的背景下，尚未明确讨论公平作为质量方面。我们采用QF4SA质量框架，并将其质量维度的映射到算法公平性。因此，我们以多种方式扩展了QF4SA框架：首先，我们研究了公平性与每个质量维度的相互作用。第二，我们认为公平是它自己的额外质量维度，超出了到目前为止QF4SA中所包含的质量。第三，我们强调并明确地介绍数据，以及与应用方法论的相互作用。与经验插图并行，我们展示了我们的映射如何在官方统计，算法公平和值得信赖的机器学习领域中促进方法论。几乎没有关于ML，公平性和质量维度的知识，因为我们向这些主题提供了介绍，因此需要进行官方统计数据。这些介绍也针对质量维度和公平性的讨论。
基于 AI/ML 模型的有效模型风险管理框架——衡量偏见和嵌入公平的方法
基于人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 的模型的模型风险管理 (MRM) 具有一系列独特的特性和挑战，这是因为这些模型本身就具有复杂性和动态性。用于传统模型的标准模型验证框架需要增强，以涵盖基于 AI/ML 的模型中存在的潜在问题，例如偏差、模型漂移、模型可解释性、道德考虑、公平性-准确性权衡以及不同的利益相关者参与。在本文中，我们将讨论金融机构应对其 MRM 框架进行的增强，以在整个模型生命周期内有效管理风险。我们还将讨论衡量偏差和嵌入公平性的各种技术，这些技术是实现高模型性能的关键。
Kingfa Science＆Technology（印度）的第40届年度股东大会成绩单于2024年9月25日举行，Nirnoy Sur，公司秘书：O
Kingfa Science＆Technology（印度）的第40届年度股东大会成绩单于2024年9月25日举行，Nirnoy Sur，公司秘书：好的，非常早上好，女士们和先生们。在主席的许可并代表印度金法及其董事会的允许下，我通过视频会议 /其他视觉视觉手段向参加公司股东的第40届年度股东大会的所有成员表示热烈欢迎。根据公司事务和SEBI部发行的通告，并根据《 2013年公司法》的适用规定以及根据规定的规定召集并进行了此次会议。此外，该公司与国家证券存放者有限公司NSDL捆绑在一起，为通过远程电子投票和电子投票提供了投票设施，并通过VC和OAVM设施参加了股东股东大会。在主席的允许下，我致电会议命令，因为有必要的法定人数。由于AGM通过VC和OAVM召集并举行，因此成员任命代理的设施不适用。我在此通知您，公司的以下董事已通过VC加入会议。Nirnoy Sur，公司秘书：Bo Jingen先生，会议董事长兼会议主席Bo Jingen，主席：早上好。 Nirnoy Sur，公司秘书：非执行和非独立董事Wu Xiaohui先生，董事：早上好。 Wang Dazhong，首席执行官：早上好。 1。 首席财务官Chen Xiaoqiong先生Nirnoy Sur，公司秘书：Bo Jingen先生，会议董事长兼会议主席Bo Jingen，主席：早上好。Nirnoy Sur，公司秘书：非执行和非独立董事Wu Xiaohui先生，董事：早上好。Wang Dazhong，首席执行官：早上好。1。首席财务官Chen Xiaoqiong先生Nirnoy Sur，公司秘书：Doraiswami Balaji先生，执行董事Doraiswami Balaji，执行董事：Namaste Nirnoy Sur：公司秘书：Dilip Dinkar Kulkarni先生：独立委员会委员会委员会委员会委员会委员会委员会NIRIIM S.NIRIIM S.NIRIIM SIRNONIIM S.独立董事Nilima Ramrao Shinde的Shinde：Namaste Nirnoy Sur，公司秘书：Ramachandran Sudhinder先生，独立董事Ramachandran Sudhinder：Namaste Nirnoy Sur，公司秘书：公司秘书：公司首席执行官Wang Dazhong先生，公司首席执行官。Nirnoy Sur，公司秘书：我进一步告诉您，KMP之后，法定审计师，秘书审计师和Christinizer出现在肉类中。
超冷冻或解冻状态下辉瑞 Comirnaty® COVID-19 疫苗的运输角色执行活动：
o 需要配备干冰个人防护设备和经过培训的干冰处理人员。 o 通过飞机运输过量干冰时，需要提供危险品运输认证（HAZMAT 9 级-UN1845）。可能需要咨询加拿大交通部以帮助确定干冰负载是否过量。 o 只要货物中不包含其他危险品，通过地面运输干冰时无需提供危险品运输认证。 • 确保接收地点拥有适当的辅助用品和员工教育/信息材料，以支持疫苗的储存和管理。注意：以下网站提供教育材料和资源： 辉瑞：https://www.cvdvaccine.ca/ SHA：面向医疗服务提供者的 COVID-19 疫苗信息 • 确保每个接收地点都有患者疫苗讲义，包括疫苗说明书和疫苗筛查问题。 • 与每个接收地点清楚地沟通疫苗交付的确切时间，以确保他们做好准备。 3. 超低温状态下运输辉瑞 Comirnaty® 的指南（-90 ˚C 至 -60 ˚C） • 只允许在超低温状态下运输一整托盘/整箱疫苗（即，不要重新包装疫苗并运输单独的小瓶）。
COVID-19 疫苗 - mRNA - 辉瑞-BioNTech 公司 KP.2
o 实体器官移植接受者——移植前和移植后 o 造血干细胞移植接受者——移植前和移植后处于免疫抑制状态以及接受嵌合抗原受体 T 细胞疗法（CAR T 细胞疗法）的个人。请参阅： 造血干细胞移植和实体器官移植接受者的免疫接种原则 儿童造血干细胞移植 成人造血干细胞移植 o 在接受或正在接受积极治疗（包括化疗、靶向疗法和免疫疗法）或在积极治疗期间接种过 COVID-19 疫苗之前或期间患有恶性血液病和非血液学恶性实体瘤的个人（不包括仅接受激素疗法、放射疗法或外科手术的个人）。 o 接受腹膜透析或血液透析的慢性肾病患者。 o 接受以下治疗的个体： 长期大剂量全身性类固醇治疗（泼尼松当量≥ 2 毫克/千克/天或如果体重> 10 千克则为 20 毫克/天，持续≥ 14 天），或 烷化剂，或 抗 B 细胞疗法 – 包括抗 CD19、抗 CD20、抗 CD22 和抗 CD52 单克隆抗体（如利妥昔单抗、奥瑞珠单抗和奥法木单抗），或 抗代谢物（如甲氨蝶呤、硫唑嘌呤、霉酚酸酯），或
使用
我们研究统计亚组公平性审核分类的问题。Kearns等。 [20]表明，审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。 基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文，尽管没有有效的算法已知。 如果我们假设数据分布是高斯，甚至仅仅是对数 - concave，则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。 不幸的是，Kearns等人的减少。 是根据弱的，distribution free-freem学习而提出的，因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。 在这项工作中，我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果：在积极方面，我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习，从而获得了第一个多项式时间近似方案（PTA），以审核非审计的非整合统计学概念，我们显示出均超过统计学的特征：高斯。 在负面，我们在加密假设下，没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计，即使在高斯特征分布下也可以保证。Kearns等。[20]表明，审核组合子组的公平性与不可知论的学习一样困难。基本上所有关于纠正歧视子组的统计量度的工作都假定了该问题的甲骨文，尽管没有有效的算法已知。如果我们假设数据分布是高斯，甚至仅仅是对数 - concave，则最近的工作线发现了半个空格的有效的不可知论学习算法。不幸的是，Kearns等人的减少。是根据弱的，distribution free-freem学习而提出的，因此没有建立对诸如对数 - concave分布之类的家庭的联系。在这项工作中，我们在审核高斯分布方面给出积极和负面的结果：在积极方面，我们提出了一种替代方法来利用这些进步的不可知论学习，从而获得了第一个多项式时间近似方案（PTA），以审核非审计的非整合统计学概念，我们显示出均超过统计学的特征：高斯。在负面，我们在加密假设下，没有多项式时间算法可以保证一般半空间亚组的任何非平凡的审计，即使在高斯特征分布下也可以保证。
算法招聘中的公平和偏见
雇主在整个招聘管道中采用算法招聘技术。算法公平性尤其适用于该领域，因为其高赌注和结构不平等。不幸的是，这个空间中的大多数工作都提供了部分治疗方法，通常受到两个竞争叙事的约束，乐观地着重于替换有偏见的招聘者决策或悲观地指出歧视的自动化。比目前尚未回答的低技术替代方案，算法的类型，更重要的是，哪种类型的算法招聘对社会的偏见和对社会的好处更大，这损害了可信赖性。这项多学科调查迎合了从业人员和研究人员，并具有平衡且无关紧要的覆盖范围，对系统，偏见，措施，缓解策略，数据集以及算法招聘和公平性的法律方面。我们的工作通过强调当前的机会和局限性来支持对该技术的上下文理解和治理，为将来的工作提供建议，以确保所有利益相关者的共同利益。
