論文の概要: Bias Evaluation and Mitigation in Retrieval-Augmented Medical Question-Answering Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15454v3
- Date: Thu, 27 Mar 2025 01:51:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:49:32.187733
- Title: Bias Evaluation and Mitigation in Retrieval-Augmented Medical Question-Answering Systems
- Title（参考訳）: 検索型医療質問応答システムにおけるバイアス評価と緩和
- Authors: Yuelyu Ji, Hang Zhang, Yanshan Wang,
- Abstract要約: 本研究は、複数のQAベンチマークで医療用RAGパイプライン内の人口統計バイアスを系統的に評価する。
我々は、思考の推論の連鎖、対実的フィルタリング、適応的即興改善、多数決の集約など、特定バイアスに対処するために、いくつかのバイアス緩和戦略を実装し、比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.031787614742573
- License:
- Abstract: Medical Question Answering systems based on Retrieval Augmented Generation is promising for clinical decision support because they can integrate external knowledge, thus reducing inaccuracies inherent in standalone large language models (LLMs). However, these systems may unintentionally propagate or amplify biases associated with sensitive demographic attributes like race, gender, and socioeconomic factors. This study systematically evaluates demographic biases within medical RAG pipelines across multiple QA benchmarks, including MedQA, MedMCQA, MMLU, and EquityMedQA. We quantify disparities in retrieval consistency and answer correctness by generating and analyzing queries sensitive to demographic variations. We further implement and compare several bias mitigation strategies to address identified biases, including Chain of Thought reasoning, Counterfactual filtering, Adversarial prompt refinement, and Majority Vote aggregation. Experimental results reveal significant demographic disparities, highlighting that Majority Vote aggregation notably improves accuracy and fairness metrics. Our findings underscore the critical need for explicitly fairness-aware retrieval methods and prompt engineering strategies to develop truly equitable medical QA systems.
- Abstract（参考訳）: Retrieval Augmented Generationに基づく医療質問応答システムでは,外部知識を統合して,スタンドアロンの大規模言語モデル(LLM)に固有の不正確さを低減できるため,臨床上の意思決定支援が期待できる。
しかしながら、これらのシステムは、人種、性別、社会経済的要因といったセンシティブな人口統計特性に関連するバイアスを意図せずに伝播または増幅する可能性がある。
本研究は、MedQA、MedMCQA、MMLU、EquityMedQAを含む複数のQAベンチマークにおいて、医療RAGパイプライン内の人口統計バイアスを系統的に評価する。
我々は,人口変動に敏感なクエリを生成し,分析することにより,検索の一貫性と回答の正しさの相違を定量化する。
我々はさらに、思考推論の連鎖、対実的フィルタリング、適応的即興改善、多数決の集計など、特定バイアスに対処するためのいくつかのバイアス緩和戦略を実装し、比較する。
実験結果から大きな人口格差が明らかとなり、多数決投票の集計によって精度と公平度が著しく向上することが明らかとなった。
本研究は,真に公平な医療用QAシステムを開発するために,公正性に配慮した検索手法とエンジニアリング戦略の重要課題を明らかにするものである。
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