Definición de usabilidad según ISO 9241-11

La detección de señales es el proceso de identificar posibles relaciones causales entre un fármaco y un evento adverso a partir de grandes conjuntos de datos, generalmente sistemas de notificación espontánea. Utiliza métodos estadísticos, conocidos como análisis de desproporcionalidad, para encontrar combinaciones de fármaco y evento notificadas con mayor frecuencia de la esperada. Una medida común es el Odds Ratio de Notificación (ROR), un valor superior a uno que sugiere una posible señal que requiere mayor investigación.

Jakob Nielsen, un destacado consultor de usabilidad en UI y diseño web principalmente, definió la usabilidad a través de cinco componentes de calidad: Capacidad de aprendizaje (¿qué tan fácil es para los usuarios realizar tareas básicas la primera vez?), Eficiencia (¿qué tan rápido pueden realizar las tareas una vez aprendidas?), Memorabilidad (¿pueden los usuarios restablecer la competencia después de un período de no usarlo?), Errores (¿cuántos errores cometen los usuarios?) y Satisfacción (¿qué tan agradable es de usar?).

In fair machine learning, impossibility theorems demonstrate that it is mathematically impossible for an algorithm to satisfy multiple, seemingly intuitive fairness criteria simultaneously, except in trivial cases. For example, an algorithm cannot generally satisfy both demographic parity (equal positive rates across groups) and equalized odds (equal true positive and false positive rates across groups) if the base rates differ between groups.

RAID (acronym of Redundant Array of Independent Disks) is a data storage virtualization technology that combines multiple physical disk drives into one or more logical units for data redundancy, performance improvement, or both. Different RAID levels provide varying balances of reliability, availability, performance, and capacity. For example, RAID 1 mirrors data across two disks, while RAID 5 stripes data and parity across at least three disks.

La gestión ágil de proyectos es un enfoque iterativo para la ejecución de proyectos a lo largo de su ciclo de vida. Divide los proyectos grandes en tareas más pequeñas y manejables que se completan en iteraciones cortas o sprints. Esto permite la reevaluación frecuente, la adaptación de planes y la flexibilidad ante los cambios. Prioriza la colaboración con el cliente, el software funcional y la respuesta al cambio por encima de la documentación exhaustiva y los planes rígidos.

Algorithmic bias mitigation techniques are categorized into three main stages relative to the model training process. Pre-processing methods modify the training data itself (e.g., reweighing, resampling). In-processing methods incorporate fairness constraints directly into the model's learning algorithm. Post-processing methods adjust the model's predictions after they have been made to improve fairness.

Algorithmic confounding occurs when a proxy variable used by an algorithm is correlated with a protected attribute (like race or gender) and also with the outcome of interest. The algorithm may inadvertently learn to discriminate based on the protected attribute by using the proxy, even if the protected attribute itself is explicitly excluded from the model's input data.