监测预测ICU患者死亡率的机器学习模型中的公平性
机器学习
2024-11-08 v2 人工智能
摘要
本工作提出了一种针对预测ICU患者死亡率的机器学习模型的公平性监测方法。我们研究了模型在不同种族、性别和医学诊断的患者群体中的表现。我们调查了临床测量中的文档记录偏差，展示了公平性分析如何提供比单独使用传统准确度指标更详细、更具洞察力的模型性能比较。
引用
@article{arxiv.2411.00190,
title = {Monitoring fairness in machine learning models that predict patient mortality in the ICU},
author = {Tempest A. van Schaik and Xinggang Liu and Louis Atallah and Omar Badawi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.00190},
year = {2024}
}
备注
8 pages