為了提高差分隱私在語音障礙檢測中的公平性，特別是針對不同年齡群體，可以採取以下幾個策略：
針對性預訓練：在進行差分隱私訓練之前，對模型進行針對性預訓練，使用涵蓋不同年齡群體的多樣化數據集。這樣可以幫助模型學習到更全面的特徵，從而減少在特定年齡群體上的性能下降。
調整隱私預算：根據不同年齡群體的特徵和數據分佈，動態調整差分隱私的隱私預算（ε）。對於數據較少或表現較差的年齡群體，可以考慮分配更高的隱私預算，以提高模型的診斷準確性。
公平性評估指標：在模型訓練和評估過程中，使用公平性評估指標（如統計平等差異PtD）來監控不同年齡群體的診斷性能。這樣可以及時發現並調整模型的偏差，確保各年齡群體之間的公平性。
多樣化數據集：積極收集和使用來自不同年齡群體的語音數據，特別是那些在語音障礙檢測中表現不佳的群體。這不僅能提高模型的準確性，還能增強其對不同年齡群體的適應性。
持續監測與調整：在實際應用中，持續監測模型的表現，並根據不同年齡群體的反饋進行調整。這樣可以確保模型在不同年齡群體中的公平性和有效性。