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健康的数字决定因素
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基于健康的代理歧视、人工智能……
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。
创造更健康的期货
德克萨斯州儿童全球卫生网络与政府合作，以加强卫生系统，并为非洲，拉丁美洲和东欧的360,000多名儿童，妇女和家庭提供护理。 重点关注艾滋病毒/艾滋病，急诊医学，癌症和血液学，妇产科，手术和麻醉学，结核病和被忽视的热带疾病，该网络还培训了计划可持续性的领导者，并为美国的医学生，居民，居民和伙伴提供无与伦比的学习机会。德克萨斯州儿童全球卫生网络与政府合作，以加强卫生系统，并为非洲，拉丁美洲和东欧的360,000多名儿童，妇女和家庭提供护理。重点关注艾滋病毒/艾滋病，急诊医学，癌症和血液学，妇产科，手术和麻醉学，结核病和被忽视的热带疾病，该网络还培训了计划可持续性的领导者，并为美国的医学生，居民，居民和伙伴提供无与伦比的学习机会。
对妇女和儿童健康的影响
这个家庭是第一代美国人，他们非常重视教育，所有孩子都上了大学。赫兹就读于威斯康星大学，主修比较文学。在“拉丁诗歌”课程中得到“C”后，他重新评估了这个专业。他转向生物学，最终在当时最杰出的内分泌学家之一弗雷德里克·希索的指导下获得了博士学位。
健康的人类微生物组
人类的遗传构成实际上是相同的，但是我们DNA的小差异引起了人口的巨大表型多样性。相比之下，人类微生物组的元基因组（居住在我们体内的微生物的总DNA含量）的变化更大，其中只有三分之一的成分基因在大多数健康个体中发现。了解“健康微生物组”中的这种变异性是微生物组研究的主要挑战，至少可以追溯到1960年代，继续通过人类微生物组项目及以后。对支持健康的必要和足够的微生物组特征进行分类，以及在健康人群中这些特征的正常范围，是识别和纠正与疾病有关的微生物构型的重要第一步。朝向这一目标，一些人口规模的研究记录了通常在健康人群的微生物中观察到的分类学组成和功能潜力的范围和多样性，以及可能的驱动因素，例如地理，饮食和生活方式。在这里，我们回顾了出现的“健康微生物组”的几个定义，当前对健康微生物多样性范围的理解以及分子功能的表征以及未来要解决的生态疗法的差距。
建立更健康的乔治亚州
心脏病学主席Neal Weintraub博士正在进入临床研究中进行新的主动脉瘤药物治疗。这项研究还确定了一种有希望的生物标志物，可以帮助识别有动脉瘤风险的患者，这意味着可以在早期治疗患者。这可以挽救许多生命，因为如果未经治疗或不正确治疗，动脉瘤在48小时内具有高达90％的死亡率。