論文の概要: When Algorithms Infer Gender: Revisiting Computational Phenotyping with Electronic Health Records Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14150v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 17:40:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.232144
• Title: When Algorithms Infer Gender: Revisiting Computational Phenotyping with Electronic Health Records Data
• Title（参考訳）: アルゴリズムがジェンダーを推測する時:電子カルテデータによる計算現象の再検討
• Authors: Jessica Gronsbell, Hilary Thurston, Lillian Dong, Vanessa Ferguson, Diksha Sen Chaudhury, Braden O'Neill, Katrina S. Sha, Rebecca Bonneville,
• Abstract要約: 電子健康記録における性別に関する不完全なデータ収集の実践的な解決策として、計算的表現型付けが登場している。 このアプローチは、患者の健康記録で利用可能なデータを用いて、患者の性別を推測するアルゴリズムに依存する。 EHRに基づくバイオメディカル研究において、トランスとジェンダーを対象とする人口の可視性を改善することを目的としているが、計算的表現型付けは、重要な方法論的および倫理的懸念を提起する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13898699777105677
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Computational phenotyping has emerged as a practical solution to the incomplete collection of data on gender in electronic health records (EHRs). This approach relies on algorithms to infer a patient's gender using the available data in their health record, such as diagnosis codes, medication histories, and information in clinical notes. Although intended to improve the visibility of trans and gender-expansive populations in EHR-based biomedical research, computational phenotyping raises significant methodological and ethical concerns related to the potential misuse of algorithm outputs. In this paper, we review current practices for computational phenotyping of gender and examine its challenges through a critical lens. We also highlight existing recommendations for biomedical researchers and propose priorities for future work in this domain.
• Abstract（参考訳）: 電子健康記録(EHRs)における性別に関する不完全なデータ収集の実践的な解決策として、計算表現型タイピングが出現している。 このアプローチは、診断コード、薬歴、臨床ノートの情報など、患者の健康記録で利用可能なデータを用いて、患者の性別を推測するアルゴリズムに依存する。 EHRに基づくバイオメディカル研究において、トランスとジェンダーを対象とする人口の可視性を改善することを目的としているが、計算的表現型付けは、アルゴリズム出力の潜在的な誤用に関連する重要な方法論的および倫理的懸念を提起する。 本稿では,ジェンダーの計算表現の実践を概観し,その課題をクリティカルレンズを用いて検討する。 また, バイオメディカル研究者への推奨事項を強調し, この領域における今後の研究の優先事項を提案する。

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