論文の概要: Fairness-Optimized Synthetic EHR Generation for Arbitrary Downstream Predictive Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02510v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 17:29:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 15:00:23.993986
• Title: Fairness-Optimized Synthetic EHR Generation for Arbitrary Downstream Predictive Tasks
• Title（参考訳）: 任意下流予測タスクのためのフェアネス最適化合成EHR生成
• Authors: Mirza Farhan Bin Tarek, Raphael Poulain, Rahmatollah Beheshti,
• Abstract要約: 本稿では,実EHRデータと整合した合成EHRデータを生成するパイプラインを提案する。 下流タスクと2つの異なるEHRデータセットにまたがるパイプラインの有効性を実証する。 提案したパイプラインは、ヘルスAIアプリケーションの公正性に対処する既存のツールボックスに、広く適用可能な補完ツールを追加することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.089191490381739
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Among various aspects of ensuring the responsible design of AI tools for healthcare applications, addressing fairness concerns has been a key focus area. Specifically, given the wide spread of electronic health record (EHR) data and their huge potential to inform a wide range of clinical decision support tasks, improving fairness in this category of health AI tools is of key importance. While such a broad problem (that is, mitigating fairness in EHR-based AI models) has been tackled using various methods, task- and model-agnostic methods are noticeably rare. In this study, we aimed to target this gap by presenting a new pipeline that generates synthetic EHR data, which is not only consistent with (faithful to) the real EHR data but also can reduce the fairness concerns (defined by the end-user) in the downstream tasks, when combined with the real data. We demonstrate the effectiveness of our proposed pipeline across various downstream tasks and two different EHR datasets. Our proposed pipeline can add a widely applicable and complementary tool to the existing toolbox of methods to address fairness in health AI applications such as those modifying the design of a downstream model. The codebase for our project is available at https://github.com/healthylaife/FairSynth
• Abstract（参考訳）: 医療アプリケーションのためのAIツールの責任ある設計を保証するためのさまざまな側面の中で、公平性に関する懸念に対処することが、重要な焦点となっている。 具体的には、電子健康記録(EHR)データの普及と、幅広い臨床的意思決定支援タスクを通知する大きな可能性を考慮し、このカテゴリの健康AIツールの公平性を向上させることが重要である。 このような広い問題(つまり、EHRベースのAIモデルにおける公平性を緩和する)は、様々な手法を用いて取り組まれてきたが、タスクやモデルに依存しない手法は顕著に稀である。 本研究では,実データと合成されたERHデータを生成するパイプラインを新たに提示し,実データと組み合わせることで,下流タスクにおける公平性(エンドユーザが定義する)の懸念を軽減することを目的とした。 下流タスクと2つの異なるEHRデータセットにまたがるパイプラインの有効性を実証する。 提案したパイプラインは、ダウンストリームモデルの設計を変更するような、健康なAIアプリケーションにおける公平性に対処するための、既存のツールボックスに広く適用可能な補完ツールを追加することができる。 プロジェクトのコードベースはhttps://github.com/healthylaife/FairSynthで公開されています。

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