Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Understanding and Addressing Bias in Artificial Intelligence Systems: A Primer for the Emergency Medicine Physician
1
Zitationen
14
Autoren
2025
Jahr
Abstract
Für dieses Paper ist kein Abstract in der Datenbank hinterlegt.
Abstract beim Verlag einsehenÄhnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.260 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.116 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.493 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.438 Zit.
Autoren
Institutionen
- Mount Sinai Health System(US)
- Icahn School of Medicine at Mount Sinai(US)
- Rutgers, The State University of New Jersey(US)
- Carleton College(US)
- American College of Emergency Physicians(US)
- The University of Texas Southwestern Medical Center(US)
- University of Virginia(US)
- Inwood Community Services(US)
- Medical College of Wisconsin(US)
- New York University(US)
- Yale University(US)