公平被广泛认为是医疗保健道德的基础。在临床决策的背景下，它取决于智力的比较忠诚（基于证据或直观），指导每个患者的管理。尽管当代机器学习的个性化力量最近引起了人们的关注，但这种认知公平是在任何决策指导的背景下，无论是传统还是创新的。然而，目前没有一般的量化框架，更不用说保证了。在这里，我们根据模型的忠诚度来制定认知公平性，这些模型是对所学的多维表述评估的，这些身份的多维表示，旨在最大程度地提高人口的捕获多样性，从而引入了代表性道德模型校准的全面框架。我们证明了该框架在来自英国生物库的大规模多模式数据上的使用来得出人口的各种表示，量化模型绩效并提出了响应良好的补救。我们提供方法作为量化和确保医疗保健认知公平的原则解决方案，并在整个研究，临床和监管领域中进行了应用。
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