Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Equity in Large Language Models for Medical Applications

論文の概要: Enhancing Equity in Large Language Models for Medical Applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05180v1
Date: Mon, 14 Oct 2024 14:27:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-01 23:49:12.260943
Title: Enhancing Equity in Large Language Models for Medical Applications
Title（参考訳）: 医療応用のための大規模言語モデルにおける等価性向上
Authors: Yuelyu Ji, Wenhe Ma, Sonish Sivarajkumar, Hang Zhang, Eugene Mathew Sadhu, Zhuochun Li, Xizhi Wu, Shyam Visweswaran, Yanshan Wang,
Abstract要約: LLMベースの医療応用におけるバイアスの検出と緩和を目的とした新しいフレームワークであるEquityGuardを提案し,評価する。 EquityGuardは不公平な予測を識別し修正できるバイアス検出メカニズムを導入し、その結果を高め、多様な集団間での株式の共有を促進する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.02540629164568
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent advancements have highlighted the potential of large language models (LLMs) in medical applications, notably in automating Clinical Trial Matching for translational research and providing medical question-answering for clinical decision support. However, our study reveals significant inequities in the use of LLMs, particularly for individuals from specific racial, gender, and underrepresented groups influenced by social determinants of health. These disparities could worsen existing health inequities if LLMs are broadly adopted in healthcare. To address this, we propose and evaluate a novel framework, EquityGuard, designed to detect and mitigate biases in LLM-based medical applications. EquityGuard incorporates a Bias Detection Mechanism capable of identifying and correcting unfair predictions, thus enhancing outcomes and promoting equity across diverse population groups.
Abstract（参考訳）: 近年の進歩は、医学応用における大規模言語モデル(LLM)の可能性を強調しており、特に翻訳研究のための臨床試験マッチングの自動化や、臨床決定支援のための医学的質問応答の提供に寄与している。しかし, LLMの使用には, 社会的決定要因の影響を受けやすい, 特定の人種, 性別, 表現不足の集団に対して, 顕著な不平等がみられた。これらの格差は、LLMが医療で広く採用されている場合、既存の健康不平等を悪化させる可能性がある。そこで我々は,LSMベースの医療応用におけるバイアスの検出と緩和を目的とした新しいフレームワークであるEquityGuardを提案し,評価する。 EquityGuardは不公平な予測を識別し修正できるバイアス検出メカニズムを導入し、その結果を高め、多様な集団間での株式の共有を促進する。

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