論文の概要: Exploring Bias and Prediction Metrics to Characterise the Fairness of Machine Learning for Equity-Centered Public Health Decision-Making: A Narrative Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13295v1
- Date: Fri, 23 Aug 2024 14:47:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 20:08:51.102372
- Title: Exploring Bias and Prediction Metrics to Characterise the Fairness of Machine Learning for Equity-Centered Public Health Decision-Making: A Narrative Review
- Title（参考訳）: エクイティ中心の公衆衛生決定のための機械学習の公正性を特徴付けるバイアスと予測指標の探索-ナラティブレビュー
- Authors: Shaina Raza, Arash Shaban-Nejad, Elham Dolatabadi, Hiroshi Mamiya,
- Abstract要約: 機械学習の公衆衛生応用によるアルゴリズムバイアスの包括的理解が欠如している。
このレビューは、エクイティの観点から、公衆衛生に関するMLの評価フレームワークの形式化に役立ちます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7757900645956943
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background: The rapid advancement of Machine Learning (ML) represents novel opportunities to enhance public health research, surveillance, and decision-making. However, there is a lack of comprehensive understanding of algorithmic bias -- systematic errors in predicted population health outcomes -- resulting from the public health application of ML. The objective of this narrative review is to explore the types of bias generated by ML and quantitative metrics to assess these biases. Methods: We performed search on PubMed, MEDLINE, IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), ACM (Association for Computing Machinery) Digital Library, Science Direct, and Springer Nature. We used keywords to identify studies describing types of bias and metrics to measure these in the domain of ML and public and population health published in English between 2008 and 2023, inclusive. Results: A total of 72 articles met the inclusion criteria. Our review identified the commonly described types of bias and quantitative metrics to assess these biases from an equity perspective. Conclusion: The review will help formalize the evaluation framework for ML on public health from an equity perspective.
- Abstract（参考訳）: 背景: 機械学習(ML)の急速な進歩は、公衆衛生研究、監視、意思決定を強化する新しい機会を表している。
しかし、MLの公衆衛生適用によって生じるアルゴリズムバイアス、すなわち予測された人口健康結果の体系的なエラーに対する包括的理解が欠如している。
この物語レビューの目的は、これらのバイアスを評価するために、MLが生み出すバイアスの種類と定量的なメトリクスを調べることである。
方法: PubMed, MEDLINE, IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), ACM (Association for Computing Machinery) Digital Library, Science Direct, Springer Natureの検索を行った。
我々は,2008年から2023年にかけて英語で出版されたML領域と公衆および人口の健康状態の指標として,バイアスの種類や指標を記述した研究をキーワードとして用いた。
結果:72項目が包括的基準を満たした。
私たちのレビューでは、これらのバイアスを株式の観点から評価するために、一般的に説明されるバイアスの種類と量的指標を特定しました。
結論: このレビューは、エクイティの観点から、公衆衛生に関するMLの評価フレームワークの形式化に役立ちます。
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