在「正和公平」的框架中納入其他敏感屬性（如性別和年齡）可以通過以下幾個步驟實現：
擴展模型輸入：在模型設計中，將性別和年齡作為額外的輸入特徵，這樣模型可以學習到這些屬性對於預測結果的影響。這種方法可以幫助模型更好地理解不同群體的特徵。
多任務學習：設計多任務學習模型，讓模型同時預測主要任務（如疾病診斷）和輔助任務（如性別和年齡分類）。這樣可以促進模型在不同敏感屬性上的公平性。
公平性約束：在模型訓練過程中，加入公平性約束，確保在不同性別和年齡群體之間的性能差異不會過大。這可以通過設置最小性能標準來實現。
數據增強：在數據收集和處理階段，確保數據集中包含足夠的性別和年齡的多樣性，這樣可以減少模型對於某一特定群體的偏見。
通過這些方法，可以在「正和公平」的框架中有效地納入性別和年齡等其他敏感屬性，從而實現更全面的公平性評估。