論文の概要: Detecting clinician implicit biases in diagnoses using proximal causal inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16399v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 05:48:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:40:22.547370
• Title: Detecting clinician implicit biases in diagnoses using proximal causal inference
• Title（参考訳）: 近位因果推論を用いた臨床診断における暗黙バイアスの検出
• Authors: Kara Liu, Russ Altman, Vasilis Syrgkanis,
• Abstract要約: 大規模医療データにおける臨床医の陰影バイアスが患者の予後に与える影響を検出するための因果推論手法を提案する。 本手法は,英国バイオバンクの実世界データを用いて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.541477183671912
• License:
• Abstract: Clinical decisions to treat and diagnose patients are affected by implicit biases formed by racism, ableism, sexism, and other stereotypes. These biases reflect broader systemic discrimination in healthcare and risk marginalizing already disadvantaged groups. Existing methods for measuring implicit biases require controlled randomized testing and only capture individual attitudes rather than outcomes. However, the "big-data" revolution has led to the availability of large observational medical datasets, like EHRs and biobanks, that provide the opportunity to investigate discrepancies in patient health outcomes. In this work, we propose a causal inference approach to detect the effect of clinician implicit biases on patient outcomes in large-scale medical data. Specifically, our method uses proximal mediation to disentangle pathway-specific effects of a patient's sociodemographic attribute on a clinician's diagnosis decision. We test our method on real-world data from the UK Biobank. Our work can serve as a tool that initiates conversation and brings awareness to unequal health outcomes caused by implicit biases.
• Abstract（参考訳）: 患者を治療し、診断するための臨床的決定は、人種差別、能力主義、性差別、その他のステレオタイプによって形成される暗黙の偏見によって影響を受ける。 これらのバイアスは、医療におけるより広い体系的な差別と、既に不利なグループを疎外するリスクを反映している。 既存の暗黙のバイアスを測定する方法は、制御されたランダム化テストを必要とし、結果よりも個々の態度を捉える必要がある。 しかし、「ビッグデータ」革命は、EHRやバイオバンクのような大規模な医療データセットが利用可能となり、患者の健康結果の相違を調査する機会となった。 本研究では,臨床医の暗黙的偏見が患者の予後に与える影響を大規模医療データで検出するための因果推論手法を提案する。 具体的には、近位メディエーションを用いて、患者の社会デマログラフィー属性が臨床医の診断決定に影響を及ぼす経路特異的な影響を解消する。 本手法は,英国バイオバンクの実世界データを用いて検証する。 私たちの仕事は、会話を開始し、暗黙の偏見によって引き起こされる不平等な健康結果に認識をもたらすツールとして機能する。

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