数据集概述
本数据集围绕医疗保健领域公平机器学习算法的设计与实现挑战展开，包含Python程序文件、参考文献CSV、文章用图片及Python生成的文本语料，为研究医疗AI公平性问题提供数据与代码支持。
文件详解
- 代码文件（.ipynb格式，共3个）：
- word_cloud.ipynb：用于生成词云的Python代码文件
- publications_per_year.ipynb：统计年度 publications 的Python代码文件
- iramutq_HICSS.ipynb：HICSS相关分析的Python代码文件
- 数据文件（.csv格式，共1个）：
- all_references.csv：参考文献数据集，包含Key、Item Type、Publication Year、Author、Title等字段
- 文档文件（.txt格式，共1个）：
- abstract.txt：包含论文摘要文本，涉及机器学习模型公平性评估内容
- 图像文件（.png格式，共3个）：
- word_cloud.png：词云可视化结果图片
- Publications_per_year.png：年度 publications 统计图表
- graph_simi_1.png：相似度分析图表
适用场景
- 医疗AI公平性研究：分析机器学习算法在医疗场景中的公平性挑战与局限
- 文献计量分析：基于参考文献数据集研究医疗AI公平性领域的研究趋势
- 数据可视化应用：利用词云、统计图表等可视化结果开展相关主题分析
- 医疗NLP研究：基于文本语料探索医疗文本中的公平性相关语义特征
