Jove
Visualize
Contáctanos

Videos de Conceptos Relacionados

Bias01:22

Bias

7.6K
Bias refers to any tendency that prevents a question from being considered unprejudiced. In research, bias occurs when one outcome or answer is selected or encouraged over others in sampling or testing. Bias can occur during any research phase, including study design, data collection, analysis, and publication.
In statistics, a sampling bias is created when a sample is collected from a population, and some members of the population are not as likely to be chosen as others (remember, each member...
7.6K
Ethics and Bioethics01:22

Ethics and Bioethics

3.2K
Ethics is a philosophical study of moral actions. Ethics attempts to determine what is valuable for individuals and society. It examines the rational justification of moral judgments and analyzes what is morally just, fair, and right. Bioethics is a sub-discipline of applied ethics that analyzes the philosophical, social, and legal issues in life sciences and medicine. Ethical theories serve as a foundation for decision-making and represent the viewpoints from which people seek direction. They...
3.2K
Ethical Issues01:27

Ethical Issues

2.3K
Nurses are essential in patient care, upholding the ethical principles of their profession and effectively navigating ethical dilemmas. Neglecting ethical issues can lead to inadequate patient care, compromised therapeutic relationships, and moral distress among healthcare workers.
Ethical Concerns in Healthcare:
2.3K
Bias in Epidemiological Studies01:29

Bias in Epidemiological Studies

1.4K
Biases can arise at various stages of research, from study design and data collection to analysis and interpretation. Recognizing and addressing these biases is essential to ensure the validity and reliability of epidemiological findings.Broadly speaking, biases in epidemiology fall into three main categories: selection bias, information bias, and confounding. A more detailed description of possible biases is:  
1.4K
Motivational Bias01:25

Motivational Bias

432
Cognitive bias results from limitations in thinking and information processing, leading to systematic errors in judgment. Conversely, motivational bias stems from personal desires or emotions, causing distortions in perception to align with self-interest. Motivational bias influences how individuals perceive and attribute causes to events, often shaped by personal needs, goals, and self-esteem preservation. This bias can distort judgment, leading to inaccurate assessments of success, failure,...
432
Halo Effect01:27

Halo Effect

563
The halo effect is a cognitive bias in which an individual's overall impression influences judgments about their specific traits. This psychological phenomenon leads people to associate positive characteristics with those they perceive as generally good and negative characteristics with those they view as bad. This effect is particularly influential in social perception, professional evaluations, and decision-making processes.The Psychological Basis of the Halo EffectThe halo effect is rooted...
563

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same author

"It didn't feel like anything unusual because we had already been through so much": Disability-Related Research Experiences of Families with Children Enrolled in the Undiagnosed Diseases Network.

Genetics in medicine : official journal of the American College of Medical Genetics·2026
Same author

Realizing the Promise of Mobile Health Tools for Improved Healthcare Access.

The American journal of bioethics : AJOB·2026
Same author

Reclaiming informed consent to train mental health AI with patient data.

NPJ digital medicine·2026
Same author

Community Engagement in Genomic Research: Where We Have Been and Where We Should Go.

Annual review of genomics and human genetics·2026
Same author

Ambient Intelligence, Surveillance, and Justice.

The American journal of bioethics : AJOB·2026
Same author

Mitigating Bias in Sepsis Risk Prediction Models: Insights from a Stakeholder-Based Ethical Assessment.

The American journal of bioethics : AJOB·2026
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Video Experimental Relacionado

Updated: May 6, 2026

Evidence-based Knowledge Synthesis and Hypothesis Validation: Navigating Biomedical Knowledge Bases via Explainable AI and Agentic Systems
05:47

Evidence-based Knowledge Synthesis and Hypothesis Validation: Navigating Biomedical Knowledge Bases via Explainable AI and Agentic Systems

Published on: June 13, 2025

1.9K

Introducción a la sesión: Equidad y sesgo en IA/ML biomédica: Definición de objetivos y puesta en práctica

Nicole Martinez-Martin1, Abdoul Jalil Djiberou Mahamadou2, Madelena Ng3

  • 1Center for Biomedical Ethics, Stanford University School of Medicine, Stanford, California 94025, USA, nicolemz@stanford.edu.

Pacific Symposium on Biocomputing. Pacific Symposium on Biocomputing
|February 27, 2026
PubMed
Resumen

Garantizar que los modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML) sean equitativos y no tengan sesgos en diversas poblaciones sigue siendo un desafío en las aplicaciones biomédicas. Abordar las diferentes perspectivas de los investigadores sobre el sesgo y la equidad es crucial para el desarrollo ético de la IA/ML.

Palabras clave:
equidadsesgointeligencia artificialaprendizaje automáticoIA/ML biomédicaéticamedicinaatención médica

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: May 6, 2026

Evidence-based Knowledge Synthesis and Hypothesis Validation: Navigating Biomedical Knowledge Bases via Explainable AI and Agentic Systems
05:47

Evidence-based Knowledge Synthesis and Hypothesis Validation: Navigating Biomedical Knowledge Bases via Explainable AI and Agentic Systems

Published on: June 13, 2025

1.9K

Área de la Ciencia:

  • Informática biomédica
  • Inteligencia artificial
  • Aprendizaje automático
  • Biología computacional

Sus antecedentes:

  • La generalización y la precisión de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (IA/ML) en diversas poblaciones son fundamentales para aplicaciones biomédicas éticas.
  • El sesgo y la equidad en IA/ML son desafíos reconocidos, pero las diferencias conceptuales y operativas entre los investigadores obstaculizan el progreso.
  • Las disparidades en el rendimiento de IA/ML entre grupos demográficos plantean importantes preocupaciones éticas en la atención médica.

Objetivo del estudio:

  • Destacar los desafíos para lograr la equidad y mitigar el sesgo en IA/ML biomédica.
  • Fomentar la discusión interdisciplinaria sobre la conceptualización y operacionalización de la equidad en IA/ML.
  • Explorar diversas perspectivas sobre cómo abordar el sesgo y garantizar la implementación equitativa de IA/ML en medicina.

Principales métodos:

  • El estudio se basa en discusiones y perspectivas presentadas en una sesión de simposio.
  • Implica la síntesis de puntos de vista interdisciplinarios sobre la equidad en IA/ML biomédica.
  • No se detallan métodos computacionales específicos; se centra en consideraciones conceptuales y éticas.

Principales resultados:

  • Las diferencias subyacentes en la definición e implementación del sesgo y la equidad contribuyen a las dificultades para lograr resultados equitativos en IA/ML.
  • Se implica la necesidad de enfoques estandarizados para la mitigación del sesgo y la evaluación de la equidad en IA/ML biomédica.
  • La sesión proporcionó una plataforma para identificar los desafíos clave y las posibles direcciones de investigación.

Conclusiones:

  • Abordar la equidad en IA/ML biomédica requiere una comprensión y un enfoque unificados del sesgo.
  • La colaboración interdisciplinaria es esencial para desarrollar herramientas de IA/ML éticas y generalizables.
  • Se necesita un diálogo continuo para superar los desafíos en la implementación de IA/ML equitativas y precisas en la atención médica.