論文の概要: Benchmarking bias: Expanding clinical AI model card to incorporate bias reporting of social and non-social factors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12560v2
- Date: Tue, 2 Jul 2024 17:51:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 08:09:56.670056
- Title: Benchmarking bias: Expanding clinical AI model card to incorporate bias reporting of social and non-social factors
- Title(参考訳): ベンチマークバイアス:社会的および非社会的要因のバイアスレポートを組み込むための臨床AIモデルカードの拡張
- Authors: Carolina A. M. Heming, Mohamed Abdalla, Shahram Mohanna, Monish Ahluwalia, Linglin Zhang, Hari Trivedi, MinJae Woo, Benjamin Fine, Judy Wawira Gichoya, Leo Anthony Celi, Laleh Seyyed-Kalantari,
- Abstract要約: 社会的要因は、疾患依存、解剖学、または道具的要因などの他の要因がAIモデルのバイアスに与える影響を考察する。
非社会的要因は、疾患依存、解剖学、または道具的要因などの他の要因がAIモデルのバイアスに与える影響を考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.5465440779983313
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Clinical AI model reporting cards should be expanded to incorporate a broad bias reporting of both social and non-social factors. Non-social factors consider the role of other factors, such as disease dependent, anatomic, or instrument factors on AI model bias, which are essential to ensure safe deployment.
- Abstract(参考訳): 臨床AIモデルレポートカードは、社会的要因と非社会的要因の両方について広範なバイアスレポートを組み込むよう拡張されるべきである。
非社会的要因は、病気依存、解剖学、機器要因などの他の要因がAIモデルのバイアスに与える影響を考慮し、安全なデプロイメントを保証するのに不可欠である。
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