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2021-11-02Zeitschriftenartikel
Machine Learning for Health: Algorithm Auditing & Quality Control
Oala, Luis
Murchison, Andrew G.
Balachandran, Pradeep
Choudhary, Shruti
Fehr, Jana
Leite, Alixandro Werneck
Goldschmidt, Peter G.
Johner, Christian
Schörverth, Elora D. M.
Nakasi, Rose
Meyer, Martin
Cabitza, Federico
Baird, Pat
Prabhu, Carolin
Weicken, Eva
Liu, Xiaoxuan
Wenzel, Markus
Vogler, Steffen
Akogo, Darlington
Alsalamah, Shada
Kazim, Emre
Koshiyama, Adriano
Piechottka, Sven
Macpherson, Sheena
Shadforth, Ian
Geierhofer, Regina
Matek, Christian
Krois, Joachim
Sanguinetti, Bruno
Arentz, Matthew
Bielik, Pavol
Calderon‑Ramirez, Saul
Abbood, Auss
Langer, Nicolas
Haufe, Stefan
Kherif, Ferath
Pujari, Sameer
Samek, Wojciech
Wiegand, Thomas
Developers proposing new machine learning for health (ML4H) tools often pledge to match or even surpass the performance of existing tools, yet the reality is usually more complicated. Reliable deployment of ML4H to the real world is challeng ing as examples from diabetic retinopathy or Covid-19 screening show. We envision an integrated framework of algorithm auditing and quality control that provides a path towards the efective and reliable application of ML systems in healthcare. In this editorial, we give a summary of ongoing work towards that vision and announce a call for participation to the special issue Machine Learning for Health: Algorithm Auditing & Quality Control in this journal to advance the practice of ML4H auditing.
Dateien zu dieser Publikation
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Oala2021_Article_MachineLearningForHealthAlgori.pdf — PDF — 1.195 Mb
MD5: 72197e4d767e9598d53dc1f03bc821f7
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