Beyond Bias Audits: Bringing Equity to the Machine Learning Pipeline

Découvrez comment exploiter l'apprentissage automatique pour des soins de santé équitables dans cette conférence de 48 minutes. Examinez les défis liés aux données cliniques hétérogènes et bruyantes, ainsi que les questions d'équité et d'impartialité dans les algorithmes médicaux. Explorez deux approches pour lutter contre les biais algorithmiques : la décomposition de la discrimination en composantes de biais, variance et bruit, et la détection précoce de la violence conjugale à partir d'indicateurs cliniques. Apprenez à repenser l'ensemble du pipeline d'apprentissage automatique avec une perspective éthique pour créer des algorithmes au service de toute la population de patients.