論文の概要: Towards Fair Patient-Trial Matching via Patient-Criterion Level Fairness Constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13790v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 03:59:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 15:56:28.559861
• Title: Towards Fair Patient-Trial Matching via Patient-Criterion Level Fairness Constraint
• Title（参考訳）: 患者レベルの公正度制約による公正な患者・Trial Matchingに向けて
• Authors: Chia-Yuan Chang, Jiayi Yuan, Sirui Ding, Qiaoyu Tan, Kai Zhang, Xiaoqian Jiang, Xia Hu, Na Zou
• Abstract要約: 本研究は,患者基準値の公正度制約を発生させることにより,公正な患者間マッチングの枠組みを提案する。 実世界における患者基準と患者基準の整合性に関する実験結果から,提案手法が偏りやすい予測を効果的に緩和できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.35075018041199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical trials are indispensable in developing new treatments, but they face obstacles in patient recruitment and retention, hindering the enrollment of necessary participants. To tackle these challenges, deep learning frameworks have been created to match patients to trials. These frameworks calculate the similarity between patients and clinical trial eligibility criteria, considering the discrepancy between inclusion and exclusion criteria. Recent studies have shown that these frameworks outperform earlier approaches. However, deep learning models may raise fairness issues in patient-trial matching when certain sensitive groups of individuals are underrepresented in clinical trials, leading to incomplete or inaccurate data and potential harm. To tackle the issue of fairness, this work proposes a fair patient-trial matching framework by generating a patient-criterion level fairness constraint. The proposed framework considers the inconsistency between the embedding of inclusion and exclusion criteria among patients of different sensitive groups. The experimental results on real-world patient-trial and patient-criterion matching tasks demonstrate that the proposed framework can successfully alleviate the predictions that tend to be biased.
• Abstract（参考訳）: 臨床試験は新しい治療法の開発には欠かせないが、患者の採用と維持の障害に直面し、必要な参加者の受け入れを妨げる。 これらの課題に対処するために、患者と試行にマッチするディープラーニングフレームワークが開発された。 これらの枠組みは, 受け入れ基準と除外基準の相違を考慮し, 臨床治験適格基準と患者の類似性を計算する。 最近の研究では、これらのフレームワークは以前のアプローチよりも優れていることが示されている。 しかし、深層学習モデルは、臨床試験において特定の敏感な個人の集団が不足している場合に、患者と臨床のマッチングにおいて公平性の問題を引き起こす可能性がある。 本研究は,公平性の問題に対処するために,患者基準レベルの公正性制約を発生させることにより,公正な患者と法廷のマッチングフレームワークを提案する。 本研究の枠組みは,異なる敏感群群における包摂の埋め込みと排除基準の矛盾を考察したものである。 実世界の患者-心房および患者-基準のマッチングタスクにおける実験結果から,提案手法が偏りやすい予測を効果的に緩和できることが示されている。

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