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ICLR2024 | Harvard FairSeg: 第一个研究分割算法公平性的大型医疗分割数据集

作者 | 田宇编辑 | 白菜叶近年来，人工智能模型的公平性问题受到了越来越多的关注，尤其是在医学领域，因为医学模型的公平性对人们的健康和生命至关重要。高质量的医学公平性数据集对促进公平学习研究非常必要。现有的医学公平性数据集都是针对分类任务的，而没有可用于医学分割的公平性数据集，但是医学分割与分类一样都是非常重要的医学 AI 任务，在某些场景分割甚至优于分类，因为它能够提供待临床医生评估的器官异常的详细空间信息。在最新的研究中，哈佛大学（Harvard University）的Harvard-Ophthalmolo

1/23/2024 6:10:00 PM

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