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FairLogue: Evaluating Intersectional Fairness across Clinical Machine Learning Use Cases using the All of Us Research Program
यह शोध पत्र FairLogue प्रस्तुत करता है, जो 'ऑल ऑफ अस' (All of Us) डेटासेट का उपयोग करके क्लिनिकल मशीन लर्निंग मॉडल्स पर इंटरसेक्शनल फेयरनेस ऑडिटिंग लागू करने वाला एक टूलकिट है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ संयुक्त जनसांख्यिकीय विश्लेषण एकल-अक्ष दृष्टिकोणों की तुलना में बड़े विसंगतियों को उजागर करते हैं, वहीं काउंटरफैक्चुअल डायग्नोस्टिक्स यह सुझाव देते हैं कि अधिकांश देखे गए पूर्वाग्रह मॉडल के अंतर्निहित भेदभाव के बजाय यादृच्छिक समूह सदस्यता के अनुरूप हैं।