論文の概要: Interpretable bias mitigation for textual data: Reducing gender bias in patient notes while maintaining classification performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05841v1
• Date: Wed, 10 Mar 2021 03:09:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-11 15:07:53.979037
• Title: Interpretable bias mitigation for textual data: Reducing gender bias in patient notes while maintaining classification performance
• Title（参考訳）: テキストデータの解釈可能なバイアス軽減:分類性能を維持しながら、患者ノートの性別バイアスを低減する
• Authors: Joshua R. Minot, Nicholas Cheney, Marc Maier, Danne C. Elbers, Christopher M. Danforth, and Peter Sheridan Dodds
• Abstract要約: 2つの臨床ノートデータセットから性別付き言語を識別・除去する。 データ拡張による低～中レベルのバイアス除去のための健康状態分類タスクの最小劣化を示す。 本研究は,自然言語処理パイプラインにおけるバイアスを識別・低減するために,データ拡張を用いた解釈可能なアプローチを概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11545092788508224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical systems in general, and patient treatment decisions and outcomes in particular, are affected by bias based on gender and other demographic elements. As language models are increasingly applied to medicine, there is a growing interest in building algorithmic fairness into processes impacting patient care. Much of the work addressing this question has focused on biases encoded in language models -- statistical estimates of the relationships between concepts derived from distant reading of corpora. Building on this work, we investigate how word choices made by healthcare practitioners and language models interact with regards to bias. We identify and remove gendered language from two clinical-note datasets and describe a new debiasing procedure using BERT-based gender classifiers. We show minimal degradation in health condition classification tasks for low- to medium-levels of bias removal via data augmentation. Finally, we compare the bias semantically encoded in the language models with the bias empirically observed in health records. This work outlines an interpretable approach for using data augmentation to identify and reduce the potential for bias in natural language processing pipelines.
• Abstract（参考訳）: 一般に医療システム、特に患者の治療決定と結果は、性別やその他の人口構成要素に基づくバイアスによって影響を受ける。 言語モデルが医学に適用されるにつれて、患者ケアに影響を与えるプロセスにアルゴリズム的公平性を構築することへの関心が高まっている。 この問題に対処する作業の多くは、言語モデルで符号化されたバイアス(コーパスの遠い読みから導かれる概念間の関係の統計的推定)に焦点を当てている。 この研究に基づいて,医療従事者や言語モデルによる単語選択がバイアスとどのように相互作用するかを検討する。 2つの臨床ノートから性別付き言語を識別・除去し,BERTに基づく性別分類器を用いた新しい脱バイアス法を記述した。 データ拡張による低～中レベルのバイアス除去のための健康状態分類タスクの最小劣化を示す。 最後に、言語モデルで符号化されるバイアスと、健康記録で経験的に観察されるバイアスを比較します。 本研究は,自然言語処理パイプラインにおけるバイアスを識別・低減するために,データ拡張を用いた解釈可能なアプローチを概説する。

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