Learn to assess and mitigate fairness issues in AI systems, focusing on healthcare disparities. Hands-on practice with Fairlearn library to evaluate and improve ML model performance across racial groups.
- Introduction à l'équité dans l'IA
Définition et importance de l'équité dans l'IA
Aperçu des problèmes d'équité dans les systèmes d'IA
Études de cas de biais et d'injustice dans l'IA
- Comprendre le biais dans l'IA de la santé
Introduction aux disparités dans les soins de santé
Sources courantes de biais dans les systèmes d'IA de la santé
L'impact de l'IA injuste sur les groupes raciaux dans les soins de santé
- Métriques d'équité et évaluation
Aperçu des métriques d'équité
Sélection des bonnes métriques d'équité
Tutoriel pratique avec Fairlearn : Calcul des métriques d'équité
- Introduction à la bibliothèque Fairlearn
Introduction et installation
Fonctionnalités principales de Fairlearn
Utilisation de Fairlearn en Python pour l'évaluation des modèles
- Évaluation de l'équité dans les modèles d'IA
Séance pratique : Évaluer un modèle de santé échantillon
Utilisation du tableau de bord de Fairlearn pour la visualisation
Interprétation des résultats des métriques d'équité
- Techniques pour atténuer l'injustice
Techniques de pré-traitement
Techniques de traitement en cours
Techniques de post-traitement
Pratique : Mise en œuvre de stratégies d'atténuation avec Fairlearn
- Étude de cas : Améliorer l'équité dans les modèles de santé
Analyse d'un modèle de santé réel
Identification des biais et des iniquités
Application de Fairlearn pour l'atténuation des biais
- Meilleures pratiques et déploiement
Stratégies pour maintenir l'équité dans les modèles déployés
Surveillance continue et boucles de rétroaction
Considérations éthiques et conformité réglementaire
- Projet de synthèse
Définir un projet à l'aide de données de santé réelles ou simulées
Évaluer les biais dans le système d'IA
Appliquer des stratégies d'atténuation pour améliorer l'équité du modèle
Présenter les résultats et solutions
- Conclusion et perspectives futures
Récapitulatif des enseignements clés
Tendances émergentes dans l'équité de l'IA
Ressources pour un apprentissage et une recherche plus approfondis
