Carolina Pavez Higueras presenta en el CMBBE Symposium 2025 un estudio sobre equidad en algoritmos de decisión sanitaria
Carolina Pavez Higueras presentó en el CMBBE Symposium 2025 la ponencia titulada “Fairness in Healthcare Decision-Making Algorithms”, coautorada junto a José María Ferrero de Loma-Osorio y José-Félix Lozano-Aguilar.
El estudio destaca la existencia de sesgos en los modelos predictivos y analiza el equilibrio entre precisión y equidad. Aunque el aprendizaje adversarial puede mejorar la equidad en subgrupos específicos, también reduce la precisión. Por tanto, lograr la equidad en los algoritmos sanitarios requiere equilibrar justicia y rendimiento, teniendo en cuenta factores históricos, económicos y sociales.
Resumen disponible en el #CMBBE2025 Abstract Book: enlace.
El estudio destaca la existencia de sesgos en los modelos predictivos y analiza el equilibrio entre precisión y equidad. Aunque el aprendizaje adversarial puede mejorar la equidad en subgrupos específicos, también reduce la precisión. Por tanto, lograr la equidad en los algoritmos sanitarios requiere equilibrar justicia y rendimiento, teniendo en cuenta factores históricos, económicos y sociales.
Resumen disponible en el #CMBBE2025 Abstract Book: enlace.