論文の概要: Are demographically invariant models and representations in medical imaging fair?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01397v2
• Date: Wed, 16 Aug 2023 08:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 17:01:42.133879
• Title: Are demographically invariant models and representations in medical imaging fair?
• Title（参考訳）: 医療画像における人口動態モデルと表現は公平か?
• Authors: Eike Petersen, Enzo Ferrante, Melanie Ganz, Aasa Feragen
• Abstract要約: 人口統計属性をエンコードしないモデルが望ましいかどうかを問う。 医用画像の公平性には,人口的不変表現は必要ではなく,十分ではないと結論づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.399013213875824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical imaging models have been shown to encode information about patient demographics such as age, race, and sex in their latent representation, raising concerns about their potential for discrimination. Here, we ask whether requiring models not to encode demographic attributes is desirable. We point out that marginal and class-conditional representation invariance imply the standard group fairness notions of demographic parity and equalized odds, respectively, while additionally requiring risk distribution matching, thus potentially equalizing away important group differences. Enforcing the traditional fairness notions directly instead does not entail these strong constraints. Moreover, representationally invariant models may still take demographic attributes into account for deriving predictions. The latter can be prevented using counterfactual notions of (individual) fairness or invariance. We caution, however, that properly defining medical image counterfactuals with respect to demographic attributes is highly challenging. Finally, we posit that encoding demographic attributes may even be advantageous if it enables learning a task-specific encoding of demographic features that does not rely on social constructs such as 'race' and 'gender.' We conclude that demographically invariant representations are neither necessary nor sufficient for fairness in medical imaging. Models may need to encode demographic attributes, lending further urgency to calls for comprehensive model fairness assessments in terms of predictive performance across diverse patient groups.
• Abstract（参考訳）: 医療画像モデルは、年齢、人種、性別などの患者の人口統計情報を潜伏した表現にエンコードすることが示され、差別の可能性への懸念が高まっている。 ここでは、人口統計特性を符号化しないモデルが望ましいかどうかを問う。 辺縁表現とクラス条件表現の不変性は, それぞれ, 標準群フェアネス概念である人口差パリティと等化オッズを含意すると同時に, リスク分布のマッチングも必要であり, 重要なグループ差を均等化する可能性があることを指摘した。 伝統的なフェアネスの概念を直接強制することは、これらの強い制約を伴わない。 さらに、表現的不変モデルでは、予測を導出するために人口統計学的属性を考慮に入れることができる。 後者は、(個人的)公正性や不変性の反実的概念を用いて予防することができる。 しかし, 人口統計学的特性に関して, 医用画像の正当性を適切に定義することは極めて困難である。 最後に,「人種」や「ジェンダー」といった社会的構造に依存しない特徴のタスク固有のエンコーディングを学べば,人口統計学的属性のエンコーディングが有利になる可能性も示唆する。 医用画像の公平性には,人口的不変表現は必要ではない。 モデルは人口統計学的属性を符号化し、様々な患者集団における予測性能の観点から、包括的なモデルフェアネス評価の要求にさらなる緊急性を与える必要がある。

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