Nueva herramienta de IA aborda la precisión y la equidad de los datos para mejorar los algoritmos de salud

Un equipo de investigadores de la Escuela de Medicina Icahn del Monte Sinaí (Estados Unidos) ha desarrollado un nuevo método para identificar y reducir sesgos en los conjuntos de datos utilizados para entrenar algoritmos de aprendizaje automático; esto aborda un problema crítico que puede afectar la precisión diagnóstica y las decisiones de tratamiento.

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