Fugu-MT 論文翻訳(概要): MCRAGE: Synthetic Healthcare Data for Fairness

論文の概要: MCRAGE: Synthetic Healthcare Data for Fairness

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18430v1
Date: Fri, 27 Oct 2023 19:02:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-31 18:47:23.714273
Title: MCRAGE: Synthetic Healthcare Data for Fairness
Title（参考訳）: MCRAGE:フェアネスのための医療データ
Authors: Keira Behal, Jiayi Chen, Caleb Fikes, and Sophia Xiao
Abstract要約: 医療データセットは、人種や民族、性別、年齢などのセンシティブな属性の観点から、しばしば不均衡である。そこで本稿では,MCRAGE (Generative Modeling) の強化による不均衡データセットの増大によるマイノリティクラス再バランスを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0089659534785853
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the field of healthcare, electronic health records (EHR) serve as crucial training data for developing machine learning models for diagnosis, treatment, and the management of healthcare resources. However, medical datasets are often imbalanced in terms of sensitive attributes such as race/ethnicity, gender, and age. Machine learning models trained on class-imbalanced EHR datasets perform significantly worse in deployment for individuals of the minority classes compared to samples from majority classes, which may lead to inequitable healthcare outcomes for minority groups. To address this challenge, we propose Minority Class Rebalancing through Augmentation by Generative modeling (MCRAGE), a novel approach to augment imbalanced datasets using samples generated by a deep generative model. The MCRAGE process involves training a Conditional Denoising Diffusion Probabilistic Model (CDDPM) capable of generating high-quality synthetic EHR samples from underrepresented classes. We use this synthetic data to augment the existing imbalanced dataset, thereby achieving a more balanced distribution across all classes, which can be used to train an unbiased machine learning model. We measure the performance of MCRAGE versus alternative approaches using Accuracy, F1 score and AUROC. We provide theoretical justification for our method in terms of recent convergence results for DDPMs with minimal assumptions.
Abstract（参考訳）: 医療分野において、電子健康記録(EHR)は、医療資源の診断、治療、管理のための機械学習モデルを開発するための重要なトレーニングデータである。しかし、人種や民族、性別、年齢といったセンシティブな属性では、医療データセットはしばしばバランスが取れない。クラス不均衡なEHRデータセットに基づいてトレーニングされた機械学習モデルは、マイノリティークラスの個人に対して、マイノリティークラスのサンプルと比較して、デプロイにおいて著しく悪化する。この課題に対処するために,深層生成モデルによって生成されたサンプルを用いて不均衡データセットを補完する新しい手法である生成モデル(mcrage)による拡張によるマイノリティクラスリバランスを提案する。 MCRAGEプロセスは、未表現のクラスから高品質な合成EHRサンプルを生成することができる条件付き脱ノイズ拡散確率モデル(CDDPM)を訓練する。この合成データを既存の不均衡データセットの強化に利用することで、偏りのない機械学習モデルのトレーニングに使用できる、全クラスにわたるよりバランスの取れた分散を実現する。精度,F1スコア,AUROCを用いたMCRAGEと代替手法の比較を行った。最小の仮定を持つDDPMに対する最近の収束結果の観点から,本手法の理論的正当性を示す。

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