論文の概要: Fairness in Machine Learning meets with Equity in Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07041v2
• Date: Mon, 14 Aug 2023 14:47:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 19:50:00.745355
• Title: Fairness in Machine Learning meets with Equity in Healthcare
• Title（参考訳）: 機械学習の公平性とヘルスケアの公平性
• Authors: Shaina Raza, Parisa Osivand Pour, Syed Raza Bashir
• Abstract要約: 本研究では,データやモデルのバイアスを識別・緩和する人工知能フレームワークを提案する。 ケーススタディでは、データの体系的バイアスがモデル予測における増幅バイアスにどのように寄与するかを示す。 今後の研究は、提案するMLフレームワークを実世界の臨床環境でテストし、検証することを目的としており、その影響が健康株の促進に与える影響を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.842248432925292
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: With the growing utilization of machine learning in healthcare, there is increasing potential to enhance healthcare outcomes. However, this also brings the risk of perpetuating biases in data and model design that can harm certain demographic groups based on factors such as age, gender, and race. This study proposes an artificial intelligence framework, grounded in software engineering principles, for identifying and mitigating biases in data and models while ensuring fairness in healthcare settings. A case study is presented to demonstrate how systematic biases in data can lead to amplified biases in model predictions, and machine learning methods are suggested to prevent such biases. Future research aims to test and validate the proposed ML framework in real-world clinical settings to evaluate its impact on promoting health equity.
• Abstract（参考訳）: 医療における機械学習の利用の増加に伴い、医療効果を高める可能性が高まっている。 しかし、これはまた、年齢、性別、人種といった要因に基づいて特定の人口集団グループを害するデータやモデルデザインのバイアスを持続させるリスクをもたらす。 本研究では,ソフトウェア工学の原則に基づく人工知能フレームワークを提案し,医療現場における公平性を確保しつつ,データやモデルのバイアスを識別・緩和する。 そこで本研究では,データの系統的バイアスがモデル予測の増幅バイアスにどのようにつながるかを示すとともに,機械学習によるバイアス防止法を提案する。 今後の研究は、提案するMLフレームワークを実世界の臨床環境でテストし、検証することを目的としており、その影響が健康株の促進に与える影響を評価する。

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