論文の概要: The Point of View of a Sentiment: Towards Clinician Bias Detection in Psychiatric Notes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20582v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 18:48:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:44.230276
• Title: The Point of View of a Sentiment: Towards Clinician Bias Detection in Psychiatric Notes
• Title（参考訳）: 感覚の視点:精神医学的ノートにおける臨床バイアス検出に向けて
• Authors: Alissa A. Valentine, Lauren A. Lepow, Lili Chan, Alexander W. Charney, Isotta Landi,
• Abstract要約: 本研究は, 精神医学的ノートにおける潜在的に有害な言語使用を特徴付けることを目的として, 読取者の視点に基づいて, 患者を記述した文章に表される感情を識別することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.76156385239568
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Negative patient descriptions and stigmatizing language can contribute to generating healthcare disparities in two ways: (1) read by patients, they can harm their trust and engagement with the medical center; (2) read by physicians, they may negatively influence their perspective of a future patient. In psychiatry, the patient-clinician therapeutic alliance is a major determinant of clinical outcomes. Therefore, language usage in psychiatric clinical notes may not only create healthcare disparities, but also perpetuate them. Recent advances in NLP systems have facilitated the efforts to detect discriminatory language in healthcare. However, such attempts have only focused on the perspectives of the medical center and its physicians. Considering both physicians and non-physicians' point of view is a more translatable approach to identifying potentially harmful language in clinical notes. By leveraging pre-trained and large language models (PLMs and LLMs), this work aims to characterize potentially harmful language usage in psychiatric notes by identifying the sentiment expressed in sentences describing patients based on the reader's point of view. Extracting 39 sentences from the Mount Sinai Health System containing psychiatric lexicon, we fine-tuned three PLMs (RoBERTa, GatorTron, and GatorTron + Task Adaptation) and implemented zero-shot and few-shot ICL approaches for three LLMs (GPT-3.5, Llama-3.1, and Mistral) to classify the sentiment of the sentences according to the physician or non-physician point of view. Results showed that GPT-3.5 aligned best to physician point of view and Mistral aligned best to non-physician point of view. These results underline the importance of recognizing the reader's point of view, not only for improving the note writing process, but also for the quantification, identification, and reduction of bias in computational systems for downstream analyses.
• Abstract（参考訳）: 否定的な患者説明と便秘言語は,(1)患者が読み,医療センターとの信頼とエンゲージメントを害し,(2)医師が読み取ると,将来の患者の視点に悪影響を及ぼす可能性がある。 精神医学において、患者・クリニック治療同盟は臨床結果の主要な決定要因である。 したがって、精神科臨床ノートにおける言語の使用は、医療格差を生じさせるだけでなく、それを持続させる可能性がある。 NLPシステムの最近の進歩により、医療における差別的言語の検出が促進されている。 しかし、そのような試みは、医療センターとその医師の視点にのみ焦点を当てている。 医師と非医師の両方の観点から考えると、臨床ノートの中で潜在的に有害な言語を特定するためのより翻訳可能なアプローチである。 本研究は, プレトレーニングおよび大規模言語モデル(PLMs, LLMs)を活用することにより, 精神医学的ノートにおける潜在的に有害な言語使用を特徴付けることを目的とした。 精神医学的レキシコンを含むマウントシナイ健康システムから39の文章を抽出し、3つのPLM(RoBERTa, GatorTron, GatorTron + Task Adaptation)を微調整し、3つのLCM(GPT-3.5, Llama-3.1, Mistral)に対してゼロショットおよび少数ショットICLアプローチを行い、医師又は非生理学的視点で文章の感情を分類した。 その結果, GPT-3.5 は医師的視点に, Mistral は非物理学者的視点に最良であった。 これらの結果は、ノート作成プロセスの改善だけでなく、下流分析のための計算システムにおけるバイアスの定量化、識別、低減のためにも、読者の視点を認識することの重要性を浮き彫りにしている。

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