Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fairness-Aware Interpretable Modeling (FAIM) for Trustworthy Machine Learning in Healthcare

論文の概要: Fairness-Aware Interpretable Modeling (FAIM) for Trustworthy Machine Learning in Healthcare

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05235v1
Date: Fri, 8 Mar 2024 11:51:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-11 20:11:15.250023
Title: Fairness-Aware Interpretable Modeling (FAIM) for Trustworthy Machine Learning in Healthcare
Title（参考訳）: 医療における信頼できる機械学習のためのフェアネス・アウェア・インタプリタブル・モデリング(FAIM)
Authors: Mingxuan Liu, Yilin Ning, Yuhe Ke, Yuqing Shang, Bibhas Chakraborty, Marcus Eng Hock Ong, Roger Vaughan, Nan Liu
Abstract要約: フェアネス・アウェア・インタプリタブル・モデリング(FAIM)を提案し,性能を損なうことなくモデルフェアネスを改善する。 FAIMは、ハイパフォーマンスモデルのセットから"フェアラー"モデルを識別するためのインタラクティブインターフェースを備えている。 FAIMモデルは, 良好な識別性能を示すだけでなく, 確立された公正度測定値によって測定されたバイアスを著しく軽減することを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.608905791768002
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The escalating integration of machine learning in high-stakes fields such as healthcare raises substantial concerns about model fairness. We propose an interpretable framework - Fairness-Aware Interpretable Modeling (FAIM), to improve model fairness without compromising performance, featuring an interactive interface to identify a "fairer" model from a set of high-performing models and promoting the integration of data-driven evidence and clinical expertise to enhance contextualized fairness. We demonstrated FAIM's value in reducing sex and race biases by predicting hospital admission with two real-world databases, MIMIC-IV-ED and SGH-ED. We show that for both datasets, FAIM models not only exhibited satisfactory discriminatory performance but also significantly mitigated biases as measured by well-established fairness metrics, outperforming commonly used bias-mitigation methods. Our approach demonstrates the feasibility of improving fairness without sacrificing performance and provides an a modeling mode that invites domain experts to engage, fostering a multidisciplinary effort toward tailored AI fairness.
Abstract（参考訳）: 医療などの高リスク分野における機械学習のさらなる統合は、モデルの公平性に関する大きな懸念を引き起こす。本稿では,高パフォーマンスモデルから「フェアラー」モデルを識別するための対話インタフェースと,文脈に応じたフェアネスを高めるためのデータ駆動型エビデンスと臨床専門知識の統合を促進するための,モデルフェアネスを改善するための解釈可能なフレームワークであるFAIMを提案する。 FAIMは,MIMIC-IV-EDとSGH-EDの2つの実世界データベースを用いて入院を予測し,性差と人種バイアスの低減に有用であることを示した。両データセットにおいて, FAIMモデルは, 良好な識別性能を示すだけでなく, 確立された公正度測定値によって測定されたバイアスを著しく低減し, 一般的に使用されているバイアス緩和法よりも優れていた。提案手法は,パフォーマンスを犠牲にすることなく公正性向上の実現可能性を示し,ドメインエキスパートの参加を促すモデリングモードを提供する。

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