FairMed-XGB: Kritik Sağlık Verilerinde Demografik Eşitlik için Açıklanabilirlik ile Bayesyen Optimize Edilmiş Çok Metrikli Bir Çerçeve

Kritik bakım ortamlarında kullanılan makine öğrenimi modelleri, özellikle cinsiyet eşitsizlikleri olmak üzere demografik yanlılıklar sergiler ve bu durum klinik güveni ve eşit tedaviyi zayıflatır. Bu makale, model performansını ve şeffaflığını korurken cinsiyete dayalı tahmin yanlılığını sistematik olarak tespit eden ve azaltan yeni bir çerçeve olan FairMed-XGB'yi tanıtıyor. Çerçeve, İstatistiksel Eşitlik Farkı, Theil Endeksi ve Wasserstein Mesafesini birleştiren, birlikte optimize edilmiş, adalet odaklı bir kayıp fonksiyonunu entegre eder...