Fairness in Machine Learning meets with Equity in Healthcare

With the growing utilization of machine learning in healthcare, there is increasing potential to enhance healthcare outcomes. However, this also brings the risk of perpetuating biases in data and model design that can harm certain demographic groups based on factors such as age, gender, and race. This study proposes an artificial intelligence framework, grounded in software engineering principles, for identifying and mitigating biases in data and models while ensuring fairness in healthcare settings. A case study is presented to demonstrate how systematic biases in data can lead to amplified biases in model predictions, and machine learning methods are suggested to prevent such biases. Future research aims to test and validate the proposed ML framework in real-world clinical settings to evaluate its impact on promoting health equity.Comment: Accepted in Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) 2023 , Responsible Medical AI, Design, and Operationalization Symposiu

BERT4Loc: BERT for Location -- POI Recommender System

Recommending points of interest is a difficult problem that requires precise location information to be extracted from a location-based social media platform. Another challenging and critical problem for such a location-aware recommendation system is modelling users' preferences based on their historical behaviors. We propose a location-aware recommender system based on Bidirectional Encoder Representations from Transformers for the purpose of providing users with location-based recommendations. The proposed model incorporates location data and user preferences. When compared to predicting the next item of interest (location) at each position in a sequence, our model can provide the user with more relevant results. Extensive experiments on a benchmark dataset demonstrate that our model consistently outperforms a variety of state-of-the-art sequential models

An Empirical Evidence of Human Capital Constraint towards Economic Growth

Human capital plays a crucial role in enhancing sustainable economic growth. The aim of this study is to investigate the long run linkage between economic growth and human capital and explore the problems facing by education and health sectors in Pakistan, how to remove these problems in order to increase Human Capital, eminence of Human Capital and Economic Growth also. For this purpose, this study has been taken annual time series data from 1977 to 2014 and employed co-integration technique to find out the results. This study has been used the data from WDI, SBP, and Economic Survey of Pakistan (various issues). The results of this study revealed strong positive and significant long run association between human capital and economic growth in Pakistan. It is also found by the study that current status of health and education sectors in Pakistan is very poor. This study may be useful for health and educational policy making and human capital formation to boost up economic growth in Pakistan. Keywords: Human capital, Economic Growth, Johansen Co-integration, Skilled Worker

Study on low-grade galena-barite ore beneficiation in Khuzdar, Balochistan, Pakistan

Purpose. Galena and barite are the principal minerals of lead and barium respectively. Both minerals are used extensively in industries because of their distinct properties. In complex poly metallic ores, it is always desirable to produce separate mineral concentrates for subsequent metal extraction. Separation of two or more minerals from complex low-grade multi-metallic ore into commercial grade concentrates requires suitable process. Methods. This research work is centered on development a suitable process for the beneficiation of a low-grade galena-barite ore originating from Khuzdar region (Balochistan Province, Pakistan). Findings. The low-grade ore assaying 39.90% Pb and 24.64% BaSO4 was beneficiated on bench-scale by sequential froth flotation process to recover valuable galena and barite concentrates. The important variables of froth flotation process such as feed size, pulp pH, pulp density, impeller speed, type and quantities of flotation reagents, pulp conditioning time and froth collecting time were optimized to achieve maximum recovery and grade of both concentrates. The rougher galena and barite concentrates were re-ground separately and subjected to one cleaning flotation to obtain better grade final concentrates of respective minerals. Originality. A process flow-sheet was designed in the light of this study. Practical implications. Froth flotation experiments showed that a galena concentrate containing 77.38% Pb with recovery of 90.64% and a barite concentrate assaying 90.23% BaSO4 with recovery of 80.16% could be recovered from this ore. Both the concentrates fall in the category of metallurgical and chemical grades and are suitable for industrial applications.Мета. Підвищення якості низькосортної галеніт-баритової руди, знайденої в Хуздарском районі провінції Белуджистан (Пакистан), до концентрату металургійного якості, що містить більше 70% Pb, із використанням методу пінної флотації. Методика. Масова проба галеніт-баритової руди вагою близько 100 кг була відібрана з шахти Мал-Хор на північному заході від Хуздару та доставлена в лабораторію переробки мінералів MPRC, PCSIR Lahore для проведення досліджень. Зразок підданий первинному подрібненню із використанням щокової дробарки з наступним вторинним подрібненням із використанням валкової дробарки. Зразок до і після флотації піддавався комплексному хімічному і рентгеноструктурному аналізу (XRD). Флотаційні випробування проводилися на лабораторній флотаційній машині D-12. Після визначення оптимального помелу були проведені випробування для оптимізації щільності пульпи, рН пульпи, швидкості перемішування, кількості доданих реагентів, часу флотації й часу кондиціонування. Результати. Встановлено, що вміст свинцю та барію в поліметалічній руді є достатнім для промислового використання. Отримано оптимальну ступінь подрібнення і відновлення при розмірі подачі 80% мінус 200 меш. Виявлено, що збільшення щільності пульпи дещо знижується при збільшенні В/Т з 20 до 35%, але відновлення збільшується, а максимальне відновлення досягнуто при 30%. При використанні для коригування рН пульпи етілксантата калію, а потім бариту з олеатом натрію, виявлено, що при постійних умовах розміру часток і співвідношення твердої речовини та рідини максимально повторне покриття галену досягається при рН 8.5 і бариту при рН 10.0. Було відзначено, що невелика зміна pH значно змінила ступінь і відновлення. Розкрито вплив швидкості перемішування робочого колеса й відзначено, що оптимальною швидкістю на грубій стадії є швидкість 1100 об/хв, а на стадії очищення – 1000 об/хв. Доведено, що методом пінної флотації з даної руди можна отримати концентрат галеніту із вмістом 77.38% Pb і ступенем відновлення 90.64%, а також концентрат бариту із вмістом 90.23% BaSO4 і ступенем відновлення 80.16%. Наукова новизна. Встановлено характер впливу специфічних речовин, що поліпшують показники про-процесу флотації, які сприяють якісному відділенню цінних компонентів руди від порожніх домішок. Практична значимість. Розроблено принципову схему процесу збагачення галеніт-баритової руди на основі пінної флотації в замкнутому циклі. Отримані концентрати галеніту й бариту відповідають необхідним металургійним і хімічним стандартам та можуть знайти промислове застосування.Цель. Повышение качества низкосортной галенит-баритовой руды, найденной в Хуздарском районе провинции Белуджистан (Пакистан), до концентрата металлургического качества, содержащего более 70% Pb, с использованием метода пенной флотации. Методика. Массовая проба галенит-баритовой руды весом около 100 кг была отобрана из шахты Мал-Хор к северо-западу от Хуздара и доставлена в лабораторию переработки минералов MPRC, PCSIR Lahore для проведения исследований. Образец подвергнут первичному дроблению с использованием щековой дробилки, с последующим вторичным дроблением с использованием валковой дробилки. Образец до и после флотации подвергался комплексному химическому и рентгеноструктурному анализу (XRD). Флотационные испытания проводились на лабораторной флотационной машине D-12. После определения оптимального помола были проведены испытания для оптимизации плотности пульпы, рН пульпы, скорости перемешивания, количества добавленных реагентов, времени флотации и времени кондиционирования. Результаты. Установлено, что содержание свинца и бария в полиметаллической руде является достаточным для промышленного использования. Получена оптимальная степень измельчения и восстановления при размере подачи 80% минус 200 меш. Выявлено, что увеличение плотности пульпы несколько снижается при увеличении В/Т с 20 до 35%, но восстановление увеличилось, а максимальное восстановление достигнуто при 30%. При использовании для корректировки рН пульпы этилксантата калия, а затем барита с олеатом натрия, обнаружено, что при постоянных условиях размера частиц и соотношения твердого вещества и жидкости максимальное повторное покрытие галена достигается при рН 8.5 и барита при рН 10.0. Было отмечено, что небольшое изменение pH значительно изменило степень и восстановление. Раскрыто влияние скорости перемешивания рабочего колеса и отмечено, что оптимальной скоростью на грубой стадии является скорость 1100 об/мин, а на стадии очистки – 1000 об/мин. Доказано, что методом пенной флотации из данной руды можно получить концентрат галенита с содержанием 77.38% Pb и степенью восстановления 90.64%, а также концентрат барита с содержанием 90.23% BaSO4 и степенью восстановления 80.16%. Научная новизна. Установлен характер влияния специфических веществ, улучшающих показатели процесса флотации, что способствовало качественному отделению ценных компонентов руды от пустых примесей. Практическая значимость. Разработана принципиальная схема процесса обогащения галенит-баритовой руды на основе пенной флотации в замкнутом цикле. Полученные концентраты галенита и барита соответствуют металлургическим и химическим стандартам и могут найти промышленное применение.The authors are grateful to Associate Professor, Dr. Zulifqar Ali, Department of Mining Engineering, University of Engineering and Technology (UET), Lahore for his valuable support/ cooperation in X-ray diffraction (XRD) analysis and mineralogical evaluation of ore

Efficacy of Endosampler in Endometrial Sampling for Diagnosis of Endometrial Cancer

Objective: To evaluate the efficacy and operator satisfaction of Endosampler in endometrial sampling for the diagnosis of endometrial cancer. Study Design: A Non Randomized Experimental Trial. Place and Duration of Study: The Department of Obstetrics and Gynecology Bahawal Victoria Hospital, Bahawalpur.  From 15 July 2015 to 10 December 2017 Methodology: overall 300 patients were selected for study. Data was collected regarding demographic informations like age, parity and outcome variable as operator satisfaction, positive and negative sampling. Collected data information was entered in SPSS version 24 for mean ± SD calculation of numerical data (age and parity) frequency percentages of categorical variables operator satisfaction, positive and negative sampling was calculated. Student t test was applied on data and p value ≤0.05 was considered as significance. Results: Among studied patents operative satisfaction score (ranged 1-5) was 1-2 73.7% well accepted. While, Operative satisfaction score was ranged 3-5, 26.3% poorly accepted. Positive sampling was 82.7%.While negative sampling was 17.3%. No association was found between operative satisfaction score and sampling. Conclusion: Our results revealed that Endosampler is a useful device for endometrial sampling for the diagnosis of endometrial cancer with high rate of operator satisfaction. Keywords: Endosampler, Endomatrial cancer, Hystrectomy, Gynaecology

NBIAS: A Natural Language Processing Framework for Bias Identification in Text

Bias in textual data can lead to skewed interpretations and outcomes when the data is used. These biases could perpetuate stereotypes, discrimination, or other forms of unfair treatment. An algorithm trained on biased data ends up making decisions that disproportionately impact a certain group of people. Therefore, it is crucial to detect and remove these biases to ensure the fair and ethical use of data. To this end, we develop a comprehensive and robust framework \textsc{Nbias} that consists of a data layer, corpus contruction, model development layer and an evaluation layer. The dataset is constructed by collecting diverse data from various fields, including social media, healthcare, and job hiring portals. As such, we applied a transformer-based token classification model that is able to identify bias words/ phrases through a unique named entity. In the assessment procedure, we incorporate a blend of quantitative and qualitative evaluations to gauge the effectiveness of our models. We achieve accuracy improvements ranging from 1% to 8% compared to baselines. We are also able to generate a robust understanding of the model functioning, capturing not only numerical data but also the quality and intricacies of its performance. The proposed approach is applicable to a variety of biases and contributes to the fair and ethical use of textual data.Comment: Under revie

A multi-channel soft biometrics framework for seamless border crossings

As the number of passengers at border entry points such as airports and rail stations increases, so does the demand for seamless, secure, and fast biometric technologies for verification purposes. Although fingerprints are currently useful biometric technologies, they are intrusive and slow down the end-to-end verification process, increasing the chances of tampering. Emerging as an alternative technology, soft biometrics have proven successful for non-intrusive and rapid verification. Soft biometrics consists of a large set of features from three different modalities of the human body, including the face, body, and essential & auxiliary attachments. This paper proposes a multi-channel soft biometrics framework that leverages soft biometrics technology over traditional biometrics. The framework encapsulates four distinct components: ApparelNet, which verifies essential and auxiliary attachments; A-Net, which measures anthropometric soft biometrics; OneDetect, which predicts global soft biometrics; and RSFS, which develops a set of highly relevant and supportive soft biometrics for verification. The proposed framework addresses several critical limitations of existing biometrics technologies during the verification process at border entry points, such as intrusive behavior, response time, biometric tampering, and privacy issues. The proposed multi-channel soft biometrics framework has been evaluated using several benchmark datasets in the field, such as Front-view Gait (FVG), Pedestrian Attribute Recognition At Far Distance (PETA), and Multimedia and Vision (MMV) Pedestrian. Using heterogeneous datasets enables the testing of each framework component or channel against numerous constrained and unconstrained scenarios. The outcome of the envisioned multi-channel soft biometrics framework is presented based on distinct outcomes from each channel, but it remains focused on determining a single cumulative verification score for verification at border control. In addition, this multi-channel soft biometrics framework has extended applications in several fields, including crowd surveillance, the fashion industry, and e-learning