Mitigating Racial Bias in Machine Learning
Mitigating Racial Bias in Machine Learning
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DOI：
10.1017/jme.2022.13
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发表时间：
2022-01-01
影响因子：
2.1
通讯作者：
Blumenthal-Barby, J. S.
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Kostick-Quenet, Kristin M.;Cohen, I. Glenn;Blumenthal-Barby, J. S.
当应用于卫生部门时，基于人工智能的应用程序不仅会引起伦理问题，还会引起法律的和安全问题，在这些问题上，根据大多数人口的数据训练的算法可能会为少数群体和其他弱势群体产生不太准确或可靠的结果。
When applied in the health sector, AI-based applications raise not only ethical but legal and safety concerns, where algorithms trained on data from majority populations can generate less accurate or reliable results for minorities and other disadvantaged groups.