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审计医疗AI模型在性别、年龄、种族等亚组上的识别与脱敏公平性
auditing-subgroup-fairness
auditing-subgroup-fairness 是 SkillFeeder 收录的Agent Skill，来自 GitHub 仓库 maziyarpanahi/openmed，★ 5,783。审计医疗AI模型在性别、年龄、种族等亚组上的识别与脱敏公平性。适合临床AI治理者、医疗NLP工程师。场景是数据与复盘。能做的事包括输出各亚组的召回率与PHI泄露率、自动标记未覆盖亚组的数据缺口、生成可交付的公平性评估报告。打开 GitHub 自行安装。
能做什么
- 输出各亚组的召回率与PHI泄露率
- 自动标记未覆盖亚组的数据缺口
- 生成可交付的公平性评估报告
原文简介
Audit an OpenMed NER or de-identification model for performance disparities across demographic subgroups (sex, age band, race/ethnicity when available) using openmed.eval.fairness_report. Use when the user wants per-subgroup recall and leakage, wants to check whether de-identification under-protects a group, wants to surface a documentation gap where subgroup data is missing, or needs equalized-od
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