論文の概要: Improving Equity in Health Modeling with GPT4-Turbo Generated Synthetic Data: A Comparative Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16335v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 20:49:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:21.195410
• Title: Improving Equity in Health Modeling with GPT4-Turbo Generated Synthetic Data: A Comparative Study
• Title（参考訳）: GPT4-Turbo生成合成データによる健康モデリングの質の向上:比較研究
• Authors: Daniel Smolyak, Arshana Welivita, Margrét V. Bjarnadóttir, Ritu Agarwal,
• Abstract要約: デモグラフィック群は、しばしば医学データセットで異なるレートで表現される。 これらの違いは機械学習アルゴリズムに偏りを生じさせ、より表現しやすいグループのパフォーマンスが向上する。 1つの有望な解決策は、非表現的データセットの潜在的な悪影響を軽減するために合成データを生成することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.85743121594882
• License:
• Abstract: Objective. Demographic groups are often represented at different rates in medical datasets. These differences can create bias in machine learning algorithms, with higher levels of performance for better-represented groups. One promising solution to this problem is to generate synthetic data to mitigate potential adverse effects of non-representative data sets. Methods. We build on recent advances in LLM-based synthetic data generation to create a pipeline where the synthetic data is generated separately for each demographic group. We conduct our study using MIMIC-IV and Framingham "Offspring and OMNI-1 Cohorts" datasets. We prompt GPT4-Turbo to create group-specific data, providing training examples and the dataset context. An exploratory analysis is conducted to ascertain the quality of the generated data. We then evaluate the utility of the synthetic data for augmentation of a training dataset in a downstream machine learning task, focusing specifically on model performance metrics across groups. Results. The performance of GPT4-Turbo augmentation is generally superior but not always. In the majority of experiments our method outperforms standard modeling baselines, however, prompting GPT-4-Turbo to produce data specific to a group provides little to no additional benefit over a prompt that does not specify the group. Conclusion. We developed a method for using LLMs out-of-the-box to synthesize group-specific data to address imbalances in demographic representation in medical datasets. As another "tool in the toolbox", this method can improve model fairness and thus health equity. More research is needed to understand the conditions under which LLM generated synthetic data is useful for non-representative medical data sets.
• Abstract（参考訳）: 目的。 デモグラフィック群は、しばしば医学データセットで異なるレートで表現される。 これらの違いは機械学習アルゴリズムに偏りを生じさせ、より表現しやすいグループのパフォーマンスが向上する。 この問題の1つの有望な解決策は、非表現的データセットの潜在的な副作用を軽減するために合成データを生成することである。 メソッド。 我々は、LLMに基づく合成データ生成の最近の進歩に基づいて、人口統計群ごとに合成データを別々に生成するパイプラインを作成する。 我々はMIMIC-IVとFraminghamの"Offspring and OMNI-1 Cohorts"データセットを用いて研究を行っている。 GPT4-Turboにグループ固有のデータを作成し、トレーニング例とデータセットコンテキストを提供する。 探索解析を行い、生成されたデータの品質を確認する。 次に、下流機械学習タスクにおけるトレーニングデータセットの強化のための合成データの有用性を評価し、グループ間のモデルパフォーマンス指標に焦点を当てた。 結果。 GPT4-Turbo拡張の性能は概して優れているが、必ずしも優れているとは限らない。 しかし、実験の大多数では、我々の手法は標準的なモデリングベースラインよりも優れており、GPT-4-Turboがグループ固有のデータを生成することは、グループを特定しないプロンプトに対して、ほとんど、あるいは全く利益を与えない。 結論。 医用データセットにおける人口動態表現の不均衡に対処するために,グループ固有のデータを合成するために,LLMs out-of-the-boxを用いた手法を開発した。 ツールボックスのもう1つの「ツール」として、この手法はモデルフェアネスを改善し、それによって健康的公平性を高めることができる。 LLMが生成した合成データが非表現的な医療データセットに有用である条件を理解するためには、さらなる研究が必要である。

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