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新研究质疑临床AI中基于AUC的公平性指标

一篇新发表在Hugging Face上的论文探讨了临床AI预测模型中公平性指标的复杂性，特别是关注基于曲线下面积（AUC）的指标。研究强调，AUC是一个不可折叠的指标，这意味着亚组和整体AUC值不能直接比较，这对现有公平性指标的解释提出了挑战。该研究批判性地评估了八个基于AUC的公平性指标，并建议报告一个包含整体、组内和跨组AUC组件的AUC矩阵。对于公平性指标，论文建议使用组内AUC奇偶性，并将跨组AUC奇偶性作为需要仔细解释的补充信息。