論文の概要: Modelling of Economic Implications of Bias in AI-Powered Health Emergency Response Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20229v1
• Date: Sat, 26 Oct 2024 17:11:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:01.870702
• Title: Modelling of Economic Implications of Bias in AI-Powered Health Emergency Response Systems
• Title（参考訳）: AIによる健康緊急事態対応システムにおけるバイアスの経済的影響のモデル化
• Authors: Katsiaryna Bahamazava,
• Abstract要約: 我々は,アルゴリズムバイアスが資源配分,健康結果,社会福祉に与える影響を分析する。 公平性に制約された最適化、アルゴリズム調整、政策介入を含む緩和戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: We present a theoretical framework assessing the economic implications of bias in AI-powered emergency response systems. Integrating health economics, welfare economics, and artificial intelligence, we analyze how algorithmic bias affects resource allocation, health outcomes, and social welfare. By incorporating a bias function into health production and social welfare models, we quantify its impact on demographic groups, showing that bias leads to suboptimal resource distribution, increased costs, and welfare losses. The framework highlights efficiency-equity trade-offs and provides economic interpretations. We propose mitigation strategies, including fairness-constrained optimization, algorithmic adjustments, and policy interventions. Our findings offer insights for policymakers, emergency service providers, and technology developers, emphasizing the need for AI systems that are efficient and equitable. By addressing the economic consequences of biased AI, this study contributes to policies and technologies promoting fairness, efficiency, and social welfare in emergency response services.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AIによる緊急応答システムにおけるバイアスの経済的影響を評価する理論的枠組みを提案する。 健康経済学、福祉経済学、人工知能を統合することで、アルゴリズムバイアスが資源配分、健康結果、社会福祉にどのように影響するかを分析する。 バイアス関数を健康生産モデルや社会福祉モデルに組み込むことで、人口集団への影響を定量化し、バイアスが最適以下の資源分布、コストの増加、福祉損失につながることを示す。 この枠組みは効率と等価性のトレードオフを強調し、経済的な解釈を提供する。 公平性に制約された最適化、アルゴリズム調整、政策介入を含む緩和戦略を提案する。 私たちの発見は、政策立案者、緊急サービス提供者、およびテクノロジー開発者に対して、効率的で公平なAIシステムの必要性を強調した洞察を与えます。 偏りのあるAIの経済的影響に対処することにより、緊急対応サービスにおける公正性、効率性、社会福祉を促進する政策や技術に寄与する。

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