論文の概要: LLMs Do Not See Age: Assessing Demographic Bias in Automated Systematic Review Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.06000v1
• Date: Sat, 08 Nov 2025 13:12:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.703634
• Title: LLMs Do Not See Age: Assessing Demographic Bias in Automated Systematic Review Synthesis
• Title（参考訳）: LLMは年齢を知らない: 自動システムレビュー合成におけるデモグラフィックバイアスの評価
• Authors: Favour Yahdii Aghaebe, Tanefa Apekey, Elizabeth Williams, Nafise Sadat Moosavi,
• Abstract要約: 我々は,生物医学研究の抽象的な要約を生成する際に,最先端の言語モデルが年齢関連情報をいかによく保持するかを評価する。 我々は,体系的レビュー初等研究の年齢階層化データセットであるDemogSummaryを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.334277776439423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Clinical interventions often hinge on age: medications and procedures safe for adults may be harmful to children or ineffective for older adults. However, as language models are increasingly integrated into biomedical evidence synthesis workflows, it remains uncertain whether these systems preserve such crucial demographic distinctions. To address this gap, we evaluate how well state-of-the-art language models retain age-related information when generating abstractive summaries of biomedical studies. We construct DemogSummary, a novel age-stratified dataset of systematic review primary studies, covering child, adult, and older adult populations. We evaluate three prominent summarisation-capable LLMs, Qwen (open-source), Longformer (open-source) and GPT-4.1 Nano (proprietary), using both standard metrics and a newly proposed Demographic Salience Score (DSS), which quantifies age-related entity retention and hallucination. Our results reveal systematic disparities across models and age groups: demographic fidelity is lowest for adult-focused summaries, and under-represented populations are more prone to hallucinations. These findings highlight the limitations of current LLMs in faithful and bias-free summarisation and point to the need for fairness-aware evaluation frameworks and summarisation pipelines in biomedical NLP.
• Abstract（参考訳）: 成人に安全な薬品や処置は、子供に有害か、高齢者に不有効である。 しかし、言語モデルがバイオメディカルエビデンス合成ワークフローにますます統合されているため、これらのシステムがそのような重要な人口統計学的区別を維持しているかどうかは不明である。 このギャップに対処するため、生物医学研究の抽象的な要約を生成する際に、最先端の言語モデルが年齢関連情報をいかに適切に保持するかを評価する。 子ども, 成人, 高齢者を対象とした, 体系的レビュー初等研究の年齢階層化データセットであるDemogSummaryを構築した。 我々は,3つの顕著な要約可能なLCM,Qwen(オープンソース),Longformer(オープンソース),GPT-4.1 Nano(プロプライエタリ)を評価し,標準指標と新たなデモグラフィック・サリエンススコア(DSS)を用いて,年齢関連エンティティの保持と幻覚を定量化する。 人口密度は成人向けサマリーでは最低であり, 人口密度の低さは幻覚の傾向が強い。 これらの知見は, 忠実かつ偏見のない要約における現在のLCMの限界を浮き彫りにして, バイオメディカルNLPにおける公平性を考慮した評価フレームワークや要約パイプラインの必要性を指摘する。

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