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不确定性公平性差距 (Uncertainty Equity Gap, UEG)	2026-06-10	2026-06-10	concept	algorithmic-equity uncertainty-quantification metrics clinical-ai	principled-uncertainty-clinical-ai

不确定性公平性差距 (Uncertainty Equity Gap, UEG)

UEG 是 principled-uncertainty-clinical-ai 提出的公平性度量指标，将校准后的认知不确定性作为算法公平性的形式化信号。

形式化定义

UEG = (max_g E[sigma | g] - min_g E[sigma | g]) / E[sigma | r]

• g：子群体（如设施类型、社会经济地位、年龄组、性别）
• r：参考群体（通常为最优势群体）
• sigma：融合后的认知不确定性标准差

配套指标 — uncertainty-disparity-ratio：

UDR(g, r) = E[sigma | group = g] / E[sigma | group = r]

核心发现

在 1,000 名合成患者数据集上的公平性审计：

子群体轴	UEG	UDR	p 值	效应量 r
设施类型（农村 vs 三级）	15.3%	1.153	<0.001	0.698
社会经济地位（低 vs 高）	6.8%	—	<0.001	0.617
年龄组（老年 vs 成人）	3.9%	—	<0.001	0.575
性别	0.5%	—	0.909	—

关键洞察

标准准确率差异（农村 85.5% vs 三级 82.6%，相差仅 2.9pp）完全无法检测公平性问题，而 UEG 达到 15.3%——不确定性比准确率对公平性问题敏感得多。

效应量排序（设施 > SES > 年龄 > 性别）精确映射了结构性健康数据质量决定因素的层级。

参考

• principled-uncertainty-clinical-ai
• uncertainty-disparity-ratio
• algorithmic-equity
• expected-calibration-error