論文の概要: MIMIC-IF: Interpretability and Fairness Evaluation of Deep Learning Models on MIMIC-IV Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.06761v1
• Date: Fri, 12 Feb 2021 20:28:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-17 16:42:17.605370
• Title: MIMIC-IF: Interpretability and Fairness Evaluation of Deep Learning Models on MIMIC-IV Dataset
• Title（参考訳）: MIMIC-IF:MIMIC-IVデータセットを用いたディープラーニングモデルの解釈性と公平性評価
• Authors: Chuizheng Meng, Loc Trinh, Nan Xu, Yan Liu
• Abstract要約: MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care, Version IV) は,医療データセットとして最大規模である。 本研究では,データセット表現バイアスの包括的解析と,深層学習モデルの解釈可能性と予測フェアネスを用いて,病院内死亡率予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.436560770086205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent release of large-scale healthcare datasets has greatly propelled the research of data-driven deep learning models for healthcare applications. However, due to the nature of such deep black-boxed models, concerns about interpretability, fairness, and biases in healthcare scenarios where human lives are at stake call for a careful and thorough examinations of both datasets and models. In this work, we focus on MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care, version IV), the largest publicly available healthcare dataset, and conduct comprehensive analyses of dataset representation bias as well as interpretability and prediction fairness of deep learning models for in-hospital mortality prediction. In terms of interpretabilty, we observe that (1) the best performing interpretability method successfully identifies critical features for mortality prediction on various prediction models; (2) demographic features are important for prediction. In terms of fairness, we observe that (1) there exists disparate treatment in prescribing mechanical ventilation among patient groups across ethnicity, gender and age; (2) all of the studied mortality predictors are generally fair while the IMV-LSTM (Interpretable Multi-Variable Long Short-Term Memory) model provides the most accurate and unbiased predictions across all protected groups. We further draw concrete connections between interpretability methods and fairness metrics by showing how feature importance from interpretability methods can be beneficial in quantifying potential disparities in mortality predictors.
• Abstract（参考訳）: 最近の大規模医療データセットのリリースは、医療アプリケーションのためのデータ駆動ディープラーニングモデルの研究を大いに推進した。 しかし、このような深いブラックボックスモデルの性質から、人間の命がかかっている医療シナリオにおける解釈可能性、公平性、偏見に対する懸念は、データセットとモデルの両方を慎重に徹底的に検査することを要求する。 本研究では、最大の公開医療データセットであるMIMIC-IV(Medical Information Mart for Intensive Care, Version IV)に焦点を当て、病院内死亡予測のためのディープラーニングモデルの解釈可能性および予測公平性だけでなく、データセット表現バイアスの包括的な分析を行う。 解釈可能性の観点からは,(1)最良な解釈方法が様々な予測モデルにおいて致命率予測の重要な特徴を同定し,(2)人口統計学的特徴が予測に重要であることを観察する。 公平性の観点からは,(1) 民族, 性別, 年齢を問わず, 患者集団に機械的換気を規定する異なる治療法が存在すること, (2) 調査対象の死亡予測器は概ね公平である一方で, IMV-LSTM(Interpretable Multi-Variable Long Short-Term Memory)モデルでは, 全ての保護群で最も正確で偏りのない予測が提供される。 さらに,解釈可能性法と公正度指標との具体的な関係を,解釈可能性法による特徴の重要性が,死亡予測器の潜在的な相違の定量化に有効であることを示す。

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