論文の概要: Fairness and bias correction in machine learning for depression prediction: results from four study populations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05321v3
• Date: Thu, 26 Oct 2023 09:51:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-28 06:13:43.368850
• Title: Fairness and bias correction in machine learning for depression prediction: results from four study populations
• Title（参考訳）: うつ病予測のための機械学習における公平性とバイアス補正:4つの研究結果から
• Authors: Vien Ngoc Dang, Anna Cascarano, Rosa H. Mulder, Charlotte Cecil, Maria A. Zuluaga, Jer\'onimo Hern\'andez-Gonz\'alez, Karim Lekadir
• Abstract要約: 本稿では,うつ病の予測を目的とした機械学習モデルにおけるバイアスの体系的研究について述べる。 標準MLアプローチは、定期的にバイアスのある振る舞いを示す。 また、標準法と自己のポストホック法の両方による緩和技術は、不公平なバイアスのレベルを低減するのに有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3136009643108038
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A significant level of stigma and inequality exists in mental healthcare, especially in under-served populations. Inequalities are reflected in the data collected for scientific purposes. When not properly accounted for, machine learning (ML) models leart from data can reinforce these structural inequalities or biases. Here, we present a systematic study of bias in ML models designed to predict depression in four different case studies covering different countries and populations. We find that standard ML approaches show regularly biased behaviors. We also show that mitigation techniques, both standard and our own post-hoc method, can be effective in reducing the level of unfair bias. No single best ML model for depression prediction provides equality of outcomes. This emphasizes the importance of analyzing fairness during model selection and transparent reporting about the impact of debiasing interventions. Finally, we provide practical recommendations to develop bias-aware ML models for depression risk prediction.
• Abstract（参考訳）: スティグマと不平等のかなりのレベルが精神医療、特に低給仕人口に存在している。 不等式は科学的目的のために収集されたデータに反映される。 適切に説明されていない場合、データから学習する機械学習(ML)モデルは、これらの構造的不平等やバイアスを強化することができる。 本稿では、異なる国と人口をカバーする4つのケーススタディにおいて、抑うつを予測するために設計されたMLモデルにおけるバイアスの体系的研究について述べる。 標準MLアプローチは定期的にバイアスのある振る舞いを示す。 また, 標準法とポストホック法の両方による緩和手法が, 不公平なバイアスの低減に有効であることを示した。 うつ病予測のための最高のMLモデルが結果の平等を提供することはない。 これは、モデル選択における公平さの分析と、デバイアス介入の影響に関する透過的な報告の重要性を強調している。 最後に,抑うつリスク予測のためのバイアス対応mlモデルの開発を実践的に推奨する。

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