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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.
