本案例聚焦基層醫(yī)院常見病診斷系統(tǒng)驗證項目，屬于機器學習模塊核心實操場景。項目基于患者癥狀、體征、病史等多維數(shù)據(jù)，構建決策樹診斷模型，核心任務是通過多元評估指標驗證模型性能，同時排查算法在不同年齡、性別群體中的公平性偏差，確保診斷結果精準且無歧視。項目要求堅守全面質量觀，兼顧準確率、召回率等性能指標與公平性指標，杜絕單一指標評判；優(yōu)化決策樹分支邏輯，修正對特殊群體的偏見，保障診斷公平。案例貼合醫(yī)療AI崗位需求，強化評估指標應用與算法公平性優(yōu)化技能，傳遞全面考量、堅守倫理的職業(yè)理念。