論文の概要: Representational Ethical Model Calibration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12043v2
- Date: Tue, 18 Oct 2022 22:03:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 10:03:47.531007
- Title: Representational Ethical Model Calibration
- Title（参考訳）: 表象的倫理モデル校正
- Authors: Robert Carruthers, Isabel Straw, James K Ruffle, Daniel Herron, Amy
Nelson, Danilo Bzdok, Delmiro Fernandez-Reyes, Geraint Rees, and Parashkev
Nachev
- Abstract要約: エピステム・エクイティ(英: Epistem equity)は、意思決定におけるインテリジェンスの比較忠実度である。
その量化の一般的な枠組みは、言うまでもなく、保証は存在しない。
表現倫理モデルのための包括的枠組みを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7078141380481605
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Equity is widely held to be fundamental to the ethics of healthcare. In the
context of clinical decision-making, it rests on the comparative fidelity of
the intelligence -- evidence-based or intuitive -- guiding the management of
each individual patient. Though brought to recent attention by the
individuating power of contemporary machine learning, such epistemic equity
arises in the context of any decision guidance, whether traditional or
innovative. Yet no general framework for its quantification, let alone
assurance, currently exists. Here we formulate epistemic equity in terms of
model fidelity evaluated over learnt multi-dimensional representations of
identity crafted to maximise the captured diversity of the population,
introducing a comprehensive framework for Representational Ethical Model
Calibration. We demonstrate use of the framework on large-scale multimodal data
from UK Biobank to derive diverse representations of the population, quantify
model performance, and institute responsive remediation. We offer our approach
as a principled solution to quantifying and assuring epistemic equity in
healthcare, with applications across the research, clinical, and regulatory
domains.
- Abstract（参考訳）: エクイティは医療の倫理の基本であると広く考えられている。
臨床的意思決定の文脈では、個々の患者の管理を導く知性(エビデンスベースまたは直感的)の比較忠実度に依存している。
現代の機械学習の分断的な力によって近年注目されているが、そのような認識的平等は、伝統的でも革新的でも、あらゆる決定指導の文脈で生じている。
しかし、その量化に関する一般的な枠組みは、保証なしに、現在存在しない。
ここでは,人口の多様性を最大化するために作られた多次元のアイデンティティを学習する上で評価されるモデル忠実性の観点から認識的等式を定式化し,表現的倫理モデル校正のための包括的枠組みを導入する。
英国バイオバンクの大規模マルチモーダルデータに基づくフレームワークを用いて、人口の多様な表現を導出し、モデル性能を定量化し、レスポンシブ修復を行う。
我々は、医療における疫学的株式の定量化と保証を原則とした解決策として、研究、臨床、規制分野にまたがる応用を提供する。
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