論文の概要: Role and Use of Race in AI/ML Models Related to Health

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00899v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 15:27:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:26:01.661441
• Title: Role and Use of Race in AI/ML Models Related to Health
• Title（参考訳）: 健康関連AI/MLモデルにおけるレースの役割と利用
• Authors: Martin C. Were, Ang Li, Bradley A. Malin, Zhijun Yin, Joseph R. Coco, Benjamin X. Collins, Ellen Wright Clayton, Laurie L. Novak, Rachele Hendricks-Sturrup, Abiodun Oluyomi, Shilo Anders, Chao Yan,
• Abstract要約: 健康関連人工知能と機械学習(AI/ML)モデルにおける人種の役割と利用は、注目と論争を呼んでいる。 関連する問題の複雑さと広さにもかかわらず、ステークホルダーの検査と解決をガイドする堅牢で包括的な枠組みはいまだに欠如している。 この視点は、AI/MLライフサイクルを中心に構成され、調査と意思決定を支援するために"検討すべきポイント"を網羅した、レース関連の課題を、幅広いベースで体系的で横断的なランドスケープ分析を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.484818234764786
• License:
• Abstract: The role and use of race within health-related artificial intelligence and machine learning (AI/ML) models has sparked increasing attention and controversy. Despite the complexity and breadth of related issues, a robust and holistic framework to guide stakeholders in their examination and resolution remains lacking. This perspective provides a broad-based, systematic, and cross-cutting landscape analysis of race-related challenges, structured around the AI/ML lifecycle and framed through "points to consider" to support inquiry and decision-making.
• Abstract（参考訳）: 健康関連人工知能と機械学習(AI/ML)モデルにおける人種の役割と利用は、注目と論争を呼んでいる。 関連する問題の複雑さと広さにもかかわらず、ステークホルダーの検査と解決をガイドする堅牢で包括的な枠組みはいまだに欠如している。 この視点は、AI/MLライフサイクルを中心に構成され、調査と意思決定を支援するために"検討すべきポイント"を網羅した、レース関連の課題を、幅広いベースで体系的で横断的なランドスケープ分析を提供する。

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