Fugu-MT 論文翻訳(概要): Connecting Fairness in Machine Learning with Public Health Equity

論文の概要: Connecting Fairness in Machine Learning with Public Health Equity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04761v1
Date: Sat, 8 Apr 2023 10:21:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-12 17:23:06.861884
Title: Connecting Fairness in Machine Learning with Public Health Equity
Title（参考訳）: 機械学習の公平性と公衆衛生の公平性
Authors: Shaina Raza
Abstract要約: データとモデル設計のバイアスは、特定の保護されたグループの格差をもたらし、医療における既存の不平等を増幅します。本研究は,MLフェアネスに関する基礎文献を要約し,データとモデルのバイアスを特定し緩和するための枠組みを提案する。ケーススタディは、このフレームワークがこれらのバイアスを防ぎ、公衆衛生における公平で公平なMLモデルの必要性を強調するためにどのように使用できるかを示している。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine learning (ML) has become a critical tool in public health, offering the potential to improve population health, diagnosis, treatment selection, and health system efficiency. However, biases in data and model design can result in disparities for certain protected groups and amplify existing inequalities in healthcare. To address this challenge, this study summarizes seminal literature on ML fairness and presents a framework for identifying and mitigating biases in the data and model. The framework provides guidance on incorporating fairness into different stages of the typical ML pipeline, such as data processing, model design, deployment, and evaluation. To illustrate the impact of biases in data on ML models, we present examples that demonstrate how systematic biases can be amplified through model predictions. These case studies suggest how the framework can be used to prevent these biases and highlight the need for fair and equitable ML models in public health. This work aims to inform and guide the use of ML in public health towards a more ethical and equitable outcome for all populations.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は公衆衛生にとって重要なツールとなり、人口の健康、診断、治療の選択、健康システム効率を改善する可能性がある。しかし、データとモデル設計のバイアスは、特定の保護されたグループの格差をもたらし、医療における既存の不平等を増幅する。この課題に対処するために,MLフェアネスに関する学術文献を要約し,データとモデルのバイアスを特定し緩和するための枠組みを提案する。このフレームワークは、データ処理、モデル設計、デプロイメント、評価など、典型的なMLパイプラインのさまざまなステージに公正さを組み込むためのガイダンスを提供する。 MLモデルにおけるデータへのバイアスの影響を説明するために,モデル予測による体系的バイアスの増幅方法を示す。これらのケーススタディは、これらのバイアスを防止し、公衆衛生における公平で公平なMLモデルの必要性を強調するために、このフレームワークをどのように利用できるかを示唆している。この研究は、すべての住民にとってより倫理的で公平な結果に向けて、公衆衛生におけるMLの使用を通知し、指導することを目的としている。

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