【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能模型治理领域，具体为基于大数据分析的全面护理管理系统。
技术介绍
1、在医疗ai模型的公平性评估中，传统方法主要依赖于人工审计和对模型整体准确率等单一指标的分析；这些方法在衡量模型是否对拥有不同医疗资源水平的群体产生结构性偏见方面存在明显不足，往往无法动态、量化地揭示模型误差在不同群体间的分布差异；这种现状导致管理者难以实时发现并评估模型可能加剧的医疗资源分配不公问题。
2、上述现状和不足之处主要源于评估手段和理念的局限性。首先，依赖单一的整体性能指标，如总准确率会掩盖模型在特定弱势群体中的较差表现，无法有效衡量结构性的不公平问题；其次，人工审计的方式响应周期长、缺乏连续性，导致对公平性风险的识别存在显著滞后；此外，传统方法多为被动式响应，缺乏对公平性恶化趋势的前瞻性预测能力，只能在问题发生并突破阈值后才能介入，无法做到提前规避风险。
3、结果是，当模型对某些群体的预测误差率开始恶化时，决策者无法及时获得明确的、量化的预警信号，这延误了采取干预措施，如调整模型算法或优化资源配置的最佳时机，可...
【技术保护点】
1.基于大数据分析的全面护理管理系统，其特征在于，包括公平性数据管理单元、公平性量化评估单元、风险趋势预警单元以及自适应干预响应单元；
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的全面护理管理系统，其特征在于，所述公平性量化评估单元进行所述公平性量化分析并生成所述医疗资源分配偏差指数的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的全面护理管理系统，其特征在于，所述加权平均预测误差率的计算过程为：
4.根据权利要求2所述的基于大数据分析的全面护理管理系统，其特征在于，所述人口规模惩罚因子的计算过程为：
5.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.基于大数据分析的全面护理管理系统，其特征在于，包括公平性数据管理单元、公平性量化评估单元、风险趋势预警单元以及自适应干预响应单元；
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的全面护理管理系统，其特征在于，所述公平性量化评估单元进行所述公平性量化分析并生成所述医疗资源分配偏差指数的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的全面护理管理系统，其特征在于，所述加权平均预测误差率的计算过程为：
4.根据权利要求2所述的基于大数据分析的全面...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。