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FairICP: identifying biases and increasing transparency at the point of care in post-implementation clinical decision support using inductive conformal prediction

2025·0 Zitationen·Journal of the American Medical Informatics Association
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2025

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Abstract

Our work provides a robust solution to promote trust and transparency in AI-CDSS, fostering equality and equity in healthcare for diverse patient populations. Such post-process methods are critical to enabling a robust framework for AI-CDSS implementation and monitoring for healthcare settings.

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