論文の概要: Balancing Fairness and Performance in Healthcare AI: A Gradient Reconciliation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14388v1
• Date: Sat, 19 Apr 2025 19:24:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 00:56:38.263319
• Title: Balancing Fairness and Performance in Healthcare AI: A Gradient Reconciliation Approach
• Title（参考訳）: 医療AIにおけるフェアネスとパフォーマンスのバランス: グラディエント・リコンシリエーションのアプローチ
• Authors: Xiaoyang Wang, Christopher C. Yang,
• Abstract要約: 明示的な公平性を考慮せずにデプロイされたAIシステムは、既存の医療格差を悪化させるリスクを負う。 予測性能とマルチ属性フェアネス最適化のバランスをとる新しい勾配調整フレームワークであるFairGradを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.997371369137763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid growth of healthcare data and advances in computational power have accelerated the adoption of artificial intelligence (AI) in medicine. However, AI systems deployed without explicit fairness considerations risk exacerbating existing healthcare disparities, potentially leading to inequitable resource allocation and diagnostic disparities across demographic subgroups. To address this challenge, we propose FairGrad, a novel gradient reconciliation framework that automatically balances predictive performance and multi-attribute fairness optimization in healthcare AI models. Our method resolves conflicting optimization objectives by projecting each gradient vector onto the orthogonal plane of the others, thereby regularizing the optimization trajectory to ensure equitable consideration of all objectives. Evaluated on diverse real-world healthcare datasets and predictive tasks - including Substance Use Disorder (SUD) treatment and sepsis mortality - FairGrad achieved statistically significant improvements in multi-attribute fairness metrics (e.g., equalized odds) while maintaining competitive predictive accuracy. These results demonstrate the viability of harmonizing fairness and utility in mission-critical medical AI applications.
• Abstract（参考訳）: 医療データの急速な成長と計算能力の進歩により、医療における人工知能(AI)の採用が加速した。 しかし、明示的な公平性を考慮せずにデプロイされたAIシステムは、既存の医療格差を悪化させるリスクを負う。 この課題に対処するために、医療AIモデルにおける予測性能とマルチ属性フェアネスの最適化を自動的にバランスさせる、新しい勾配調整フレームワークであるFairGradを提案する。 本手法は,各勾配ベクトルを他者の直交平面に投影することにより,矛盾する最適化目的を解消する。 さまざまな現実世界の医療データセットと予測タスク - サブスタンス利用障害(SUD)治療や敗血症死亡率など - を評価することで、FairGradは、競合予測精度を維持しながら、多属性公正度(例えば、等化確率)の統計的に有意な改善を実現した。 これらの結果は、ミッションクリティカルな医療AIアプリケーションにおける公正性と有用性を調和させることの可能性を実証している。

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