Quadro di Equità Causale per l'Analisi di Sopravvivenza

Un nuovo articolo di ricerca introduce un quadro causale per l'equità nell'analisi di sopravvivenza, un compito di machine learning temporale che prevede risultati tempo-evento. Il lavoro colma una lacuna nel ML equo, che si è concentrato principalmente su contesti statici. Gli attuali metodi equi di sopravvivenza si basano su definizioni statistiche che non possono separare i meccanismi causali alla base delle disparità. Il quadro proposto scompone le disparità di sopravvivenza in contributi causali diretti, indiretti e altri. L'articolo è disponibile su arXiv con ID 2605.11362.