プライバシーを重視した臨床データ環境における安全な脳卒中リスク予測のための公平性意識と信頼性の高い機械学習フレームワーク

Original title: Fairness-Aware and Trustworthy Machine Learning Framework for Secure Stroke Risk Prediction in Privacy-Sensitive Clinical Data Environments

  • 現在のヘルスケアにおける機械学習(ML)モデルは、データプライバシーに関連する問題に悩まされており、臨床での使用が妨げられている。
  • 本研究は、プライバシーに配慮した臨床環境で脳卒中リスクを安全に予測するための、公平性意識(Fairness-Aware)かつ信頼性の高い機械学習フレームワークを提案する。

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