論文の概要: Wearable-based Fair and Accurate Pain Assessment Using Multi-Attribute Fairness Loss in Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05333v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 09:41:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 17:33:49.590743
• Title: Wearable-based Fair and Accurate Pain Assessment Using Multi-Attribute Fairness Loss in Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワークにおける多属性公正損失を用いたウェアラブル型公正度評価と正確な痛み評価
• Authors: Yidong Zhu, Shao-Hsien Liu, Mohammad Arif Ul Alam,
• Abstract要約: 臨床的な痛み評価におけるAIの採用は、パーソナライゼーションや公平性といった課題によって妨げられている。 機械学習やディープラーニングを含む多くのAIモデルは偏見を示し、性別や民族に基づいて特定のグループを識別する。 本稿では、データ中の保護属性を考慮に入れたマルチ属性フェアネス損失(MAFL)に基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.451479907610764
• License:
• Abstract: The integration of diverse health data, such as IoT (Internet of Things), EHR (Electronic Health Record), and clinical surveys, with scalable AI(Artificial Intelligence) has enabled the identification of physical, behavioral, and psycho-social indicators of pain. However, the adoption of AI in clinical pain evaluation is hindered by challenges like personalization and fairness. Many AI models, including machine and deep learning, exhibit biases, discriminating against specific groups based on gender or ethnicity, causing skepticism among medical professionals about their reliability. This paper proposes a Multi-attribute Fairness Loss (MAFL) based Convolutional Neural Network (CNN) model designed to account for protected attributes in data, ensuring fair pain status predictions while minimizing disparities between privileged and unprivileged groups. We evaluate whether a balance between accuracy and fairness is achievable by comparing the proposed model with existing mitigation methods. Our findings indicate that the model performs favorably against state-of-the-art techniques. Using the NIH All-Of-US dataset, comprising data from 868 individuals over 1500 days, we demonstrate our model's effectiveness, achieving accuracy rates between 75% and 85%.
• Abstract（参考訳）: IoT(IoT of Things)やEHR(Electronic Health Record)といった多様な健康データとスケーラブルなAI(Artificial Intelligence)との統合により、苦痛の物理的、行動的、精神社会的指標の識別が可能になった。 しかし、臨床的な痛み評価におけるAIの採用は、パーソナライゼーションや公平性といった課題によって妨げられている。 機械学習やディープラーニングを含む多くのAIモデルは、偏見を示し、性別や民族に基づいて特定のグループを差別し、医療専門家の間でその信頼性について懐疑的になっている。 本稿では,データ中の保護属性を考慮に入れたマルチ属性公正損失(MAFL)に基づく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルを提案する。 提案手法を既存の緩和法と比較することにより,精度と公平性のバランスが達成可能かどうかを評価する。 以上の結果から,本モデルは最先端技術に対して良好に機能することが示唆された。 NIH All-Of-USデータセットを用いて、1500日間に868名の個人から得られたデータを用いて、モデルの有効性を実証し、75%から85%の精度を達成した。

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