cardio-fair: چارچوب هوشمند تشخیص خطر قلبی-عروقی با عدالت، پاسخگویی، شفافیت و تکرارپذیری بهینه

هوش مصنوعی ظرفیت دگرگونی در مراقبت‌های قلبی–عروقی را دارد، اما در صورت بی‌توجهی به عدالت، می‌تواند نابرابری‌های موجود را تشدید کند. هدف این مطالعه، طراحی و معرفی یک چارچوب نظام‌مند برای توسعه و استقرار عادلانه مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه بیماری‌های قلبی–عروقی ایران است. چارچوب پیشنهادی cardio-fair در قالب یک پروتکل روش‌محور و چهار فاز اصلی تدوین شد: (1) آماده‌سازی داده‌ها و تعریف شاخص‌های اقتصادی–اجتماعی بومی به‌عنوان معیار عدالت؛ (2) توسعه مدل با ادغام ملاحظات عدالت در فرآیند آموزش؛ (3) ارزیابی کمی عملکرد و عدالت با متریک‌های استاندارد؛ و (4) پیاده‌سازی، پایش مستمر و حاکمیت. این چارچوب بر شفافیت، تکرارپذیری و توجه همزمان به ابعاد فنی، بالینی و اخلاقی تاکید دارد. چارچوب cardio-fair با ارائه راهکارهای عملی برای مدیریت داده‌های حساس، ارزیابی زیرگروهی، پایش مداوم و ایجاد ساختارهای حاکمیتی، پلی میان مبانی نظری عدالت و کاربرد بالینی آن ایجاد می‌کند. نوآوری اصلی این چارچوب، بومی‌سازی معیارهای عدالت، پوشش چرخه کامل حیات مدل و تاکید بر عملگرایی است. cardio-fair به‌عنوان یک نقشه‌راه جامع، زمینه را برای توسعه هوش مصنوعی مسئولانه و عادلانه در حوزه قلب و عروق ایران فراهم می‌سازد. موفقیت آن مستلزم تعهد ذی‌نفعان و انجام مطالعات اعتبارسنجی در محیط‌های واقعی بالینی است.

cardio-fair: cardiovascular algorithmic risk detection & intelligence with optimized fairness, accountability, interpretability & reproducibility framework

artificial intelligence (ai) holds significant potential to transform cardiovascular care, yet without explicit attention to fairness, it risks amplifying existing health disparities. this study aims to design and introduce a systematic framework for the equitable development and deployment of ai models in the context of cardiovascular diseases in iran. the proposed framework, termed cardio-fair, is structured as a protocol-oriented methodology encompassing four core phases: (1) data preparation and definition of context-specific socioeconomic indicators as fairness criteria; (2) model development with the integration of fairness considerations into the training process; (3) quantitative evaluation of both performance and fairness using standardized metrics; and (4) implementation, continuous monitoring, and governance. the framework emphasizes transparency, reproducibility, and a balanced integration of technical, clinical, and ethical dimensions. by offering practical strategies for handling sensitive data, subgroup evaluation, ongoing surveillance, and governance structures, cardio-fair bridges the gap between theoretical concepts of fairness and their clinical application. its primary innovations include the localization of fairness indicators, coverage of the entire model lifecycle, and an operational focus. as a comprehensive roadmap, cardio-fair lays the foundation for responsible and equitable ai development in cardiovascular medicine in iran. its success, however, depends on stakeholder commitment and rigorous validation through real-world clinical studies.