論文の概要: Evaluating the Fairness of the MIMIC-IV Dataset and a Baseline Algorithm: Application to the ICU Length of Stay Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00902v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 16:01:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 15:22:20.229394
• Title: Evaluating the Fairness of the MIMIC-IV Dataset and a Baseline Algorithm: Application to the ICU Length of Stay Prediction
• Title（参考訳）: MIMIC-IVデータセットの公平性とベースラインアルゴリズムの評価:静止予測のICU長への適用
• Authors: Alexandra Kakadiaris
• Abstract要約: 本稿では、MIMIC-IVデータセットを用いて、滞在時間を予測するXGBoostバイナリ分類モデルにおける公平性とバイアスについて検討する。 この研究は、人口統計属性にわたるデータセットのクラス不均衡を明らかにし、データ前処理と特徴抽出を採用する。 この論文は、偏見を緩和するための公正な機械学習技術と、医療専門家とデータサイエンティストの協力的な努力の必要性について結論付けている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.268245109828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper uses the MIMIC-IV dataset to examine the fairness and bias in an XGBoost binary classification model predicting the Intensive Care Unit (ICU) length of stay (LOS). Highlighting the critical role of the ICU in managing critically ill patients, the study addresses the growing strain on ICU capacity. It emphasizes the significance of LOS prediction for resource allocation. The research reveals class imbalances in the dataset across demographic attributes and employs data preprocessing and feature extraction. While the XGBoost model performs well overall, disparities across race and insurance attributes reflect the need for tailored assessments and continuous monitoring. The paper concludes with recommendations for fairness-aware machine learning techniques for mitigating biases and the need for collaborative efforts among healthcare professionals and data scientists.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、MIMIC-IVデータセットを用いて、集中介護単位(ICU)滞在期間(LOS)を予測するXGBoostバイナリ分類モデルにおける公平性とバイアスについて検討する。 この研究は、重篤な患者の管理においてICUが重要な役割を担っていることを強調する。 リソース割り当てに対するlos予測の重要性を強調する。 この研究は、人口統計属性にわたるデータセットのクラス不均衡を明らかにし、データ前処理と特徴抽出を採用する。 XGBoostモデルは全体的によく機能するが、レースと保険属性の相違は、調整されたアセスメントと継続的監視の必要性を反映している。 この論文は、バイアスと医療専門家とデータサイエンティストの協力の必要性を軽減するために、公正を意識した機械学習技術の推奨で締めくくっている。

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