Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving the Fairness of Chest X-ray Classifiers

論文の概要: Improving the Fairness of Chest X-ray Classifiers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12609v1
Date: Wed, 23 Mar 2022 17:56:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-24 14:35:31.366296
Title: Improving the Fairness of Chest X-ray Classifiers
Title（参考訳）: 胸部X線分類器の公正性向上
Authors: Haoran Zhang, Natalie Dullerud, Karsten Roth, Lauren Oakden-Rayner, Stephen Robert Pfohl, Marzyeh Ghassemi
Abstract要約: 本研究は, 予測性能の相違(グループフェアネス)をゼロにする努力が, 臨床現場で適切な公平性の定義であるかどうかを問うものである。非クリニカルデータに関する先行研究と一致して、最悪のグループのパフォーマンス向上を目指す手法は、単純なデータバランシングを上回りません。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.908277166053185
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning models have reached or surpassed human-level performance in the field of medical imaging, especially in disease diagnosis using chest x-rays. However, prior work has found that such classifiers can exhibit biases in the form of gaps in predictive performance across protected groups. In this paper, we question whether striving to achieve zero disparities in predictive performance (i.e. group fairness) is the appropriate fairness definition in the clinical setting, over minimax fairness, which focuses on maximizing the performance of the worst-case group. We benchmark the performance of nine methods in improving classifier fairness across these two definitions. We find, consistent with prior work on non-clinical data, that methods which strive to achieve better worst-group performance do not outperform simple data balancing. We also find that methods which achieve group fairness do so by worsening performance for all groups. In light of these results, we discuss the utility of fairness definitions in the clinical setting, advocating for an investigation of the bias-inducing mechanisms in the underlying data generating process whenever possible.
Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは、医学画像の分野、特に胸部x線を用いた疾患診断において、人間レベルの性能に達している。しかし、先行研究により、そのような分類器は保護されたグループ間での予測性能のギャップの形でバイアスを示すことが判明した。本稿では, 予測性能(グループフェアネス)のゼロ格差を達成する努力が, 最悪の症例群のパフォーマンスを最大化することに焦点を当てたミニマックスフェアネスよりも, 臨床設定における適切なフェアネス定義であるかどうかを問う。これら2つの定義間の分類器の公平性を改善するために,9つの手法の性能をベンチマークした。非クリニカルデータに関する先行研究と一致して、最悪のグループのパフォーマンス向上を目指す手法は、単純なデータバランシングを上回りません。また、グループフェアネスを達成する方法は、すべてのグループのパフォーマンスを悪化させることで達成できる。これらの結果を踏まえ,臨床現場における公平性定義の有用性について考察し,基礎となるデータ生成プロセスにおけるバイアス誘発機構の解明を可能な限り進める。

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