FairCLIP

CVPR 2024｜FairCLIP：首个多模态医疗视觉语言大模型公平性研究

作者 | 哈佛大学、纽约大学团队编辑 | ScienceAI公平性在深度学习中是一个关键问题，尤其是在医疗领域，这些模型影响着诊断和治疗决策。尽管在仅限视觉领域已对公平性进行了研究，但由于缺乏用于研究公平性的医疗视觉-语言(VL)数据集，医疗VL模型的公平性仍未被探索。为了弥补这一研究空白，我们介绍了第一个公平的视觉-语言医疗数据集（FairVLMed），它提供了详细的人口统计属性、真实标签和临床笔记，以便深入检查VL基础模型中的公平性。使用FairVLMed，我们对两个广泛使用的VL模型（CLIP和BLIP2）进

4/8/2024 2:18:00 PM

ScienceAI

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