論文の概要: Fair Machine Learning in Healthcare: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14397v2
• Date: Tue, 16 Aug 2022 15:40:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 09:31:24.281467
• Title: Fair Machine Learning in Healthcare: A Review
• Title（参考訳）: 医療における公正な機械学習:レビュー
• Authors: Qizhang Feng, Mengnan Du, Na Zou, Xia Hu
• Abstract要約: 医療のための機械学習において公平性の問題が特定されており、特定のグループに対して限られた医療資源を不公平に割り当てたり、過剰な健康リスクを負ったりしている。 公平な問題を露呈し、バイアスを要約し、緩和方法を整理し、将来の機会とともに課題を指摘することで橋を架けます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.85062165821434
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Benefiting from the digitization of healthcare data and the development of computing power, machine learning methods are increasingly used in the healthcare domain. Fairness problems have been identified in machine learning for healthcare, resulting in an unfair allocation of limited healthcare resources or excessive health risks for certain groups. Therefore, addressing the fairness problems has recently attracted increasing attention from the healthcare community. However, the intersection of machine learning for healthcare and fairness in machine learning remains understudied. In this review, we build the bridge by exposing fairness problems, summarizing possible biases, sorting out mitigation methods and pointing out challenges along with opportunities for the future.
• Abstract（参考訳）: 医療データのデジタル化とコンピューティングパワーの発達により、機械学習の手法は医療分野でますます使われるようになっている。 医療のための機械学習において公平性の問題が特定されており、特定のグループの限られた医療資源や過剰な健康リスクが不公平に割り当てられている。 そのため, 健康問題への対処は近年, 医療コミュニティから注目が集まっている。 しかし、医療のための機械学習と機械学習における公平性の交点はまだ未検討のままである。 本稿では,公平性問題を明らかにし,バイアスを要約し,緩和手法を整理し,今後の課題を指摘することで橋梁を構築する。

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