A Scoping Review of Bias in Large AI Models for Medicine and Healthcare
Showing; id_orcid 0000-0002-8624-5740 Xiao, Zhenpeng Chen, Jen-tse Huang, Wenting Chen et autres
cn, us, gb, ch (code pays fourni par la source)
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Showing; id_orcid 0000-0002-8624-5740 Xiao, Zhenpeng Chen, Jen-tse Huang, Wenting Chen et autres
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Showing Xiao, Zhenpeng Chen, Yepang Liu, Mohammadreza Mousavi et autres
Machine learning (ML) software automates various decision-making processes, significantly enhancing the efficiency of societal operations. However, the widespread adoption of ML software raises growing concerns about fairness, as such software often exhibits biases that disadvantage specific demographic groups or individuals. Since these …
gb (code pays fourni par la source)
Showing Xiao, Shangweng Wang, Sicen Liu, Dingyuan Xue et autres
Traditional software fairness research typically emphasizes ethical and social imperatives, neglecting that fairness fundamentally represents a core software quality issue arising directly from performance disparities across sensitive user groups. Recognizing fairness explicitly as a software quality dimension yields practical benefits beyond ethical …
cn (code pays fourni par la source)
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