論文の概要: Downstream Fairness Caveats with Synthetic Healthcare Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04462v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 00:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 16:20:26.882493
• Title: Downstream Fairness Caveats with Synthetic Healthcare Data
• Title（参考訳）: 医療データを用いた下流のフェアネス洞窟
• Authors: Karan Bhanot, Ioana Baldini, Dennis Wei, Jiaming Zeng and Kristin P. Bennett
• Abstract要約: プライバシ法は患者のプライバシーを守るためにElectronic Medical Records (EMR)のような健康データへのアクセスを制限する。 本稿では, 偏見を生かした医療データを総合的に評価し, フェアネス緩和技術が便益性に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.54509987309669
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper evaluates synthetically generated healthcare data for biases and investigates the effect of fairness mitigation techniques on utility-fairness. Privacy laws limit access to health data such as Electronic Medical Records (EMRs) to preserve patient privacy. Albeit essential, these laws hinder research reproducibility. Synthetic data is a viable solution that can enable access to data similar to real healthcare data without privacy risks. Healthcare datasets may have biases in which certain protected groups might experience worse outcomes than others. With the real data having biases, the fairness of synthetically generated health data comes into question. In this paper, we evaluate the fairness of models generated on two healthcare datasets for gender and race biases. We generate synthetic versions of the dataset using a Generative Adversarial Network called HealthGAN, and compare the real and synthetic model's balanced accuracy and fairness scores. We find that synthetic data has different fairness properties compared to real data and fairness mitigation techniques perform differently, highlighting that synthetic data is not bias free.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,合成した医療データを用いたバイアス評価を行い,フェアネス緩和手法が有用性に与える影響について検討する。 プライバシー法は患者のプライバシーを守るために電子医療記録(EMR)のような健康データへのアクセスを制限する。 これらの法律は研究の再現性を妨げている。 合成データは、プライバシーリスクのない実際の医療データに似たデータへのアクセスを可能にする、実行可能なソリューションである。 医療データセットは、特定の保護されたグループが他よりも悪い結果をもたらすバイアスを持つ可能性がある。 実際のデータはバイアスがあり、合成された健康データの公平さが問題になる。 本稿では、性別と人種バイアスの2つの医療データセット上で生成されたモデルの公平性を評価する。 データセットの合成バージョンを、healthganと呼ばれる生成的逆ネットワークを用いて生成し、実モデルと合成モデルのバランスのとれた精度と公平性スコアを比較する。 合成データは, 実データと比較してフェアネス特性が異なること, フェアネス緩和技術が異なること, 合成データはバイアスフリーではないことを強調する。

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