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Deconstructing demographic bias in speech-based machine learning models for digital health

2024·10 Zitationen·Frontiers in Digital HealthOpen Access
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10

Zitationen

3

Autoren

2024

Jahr

Abstract

These findings underscore the necessity for careful and thoughtful design in developing ML models that are capable of maintaining crucial aspects of the data and perform effectively across all populations in digital healthcare applications.

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