論文の概要: Socioeconomic Inference in LLM Medical Triage: Same Symptoms, Different ZIP Code
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22605v1
- Date: Sat, 13 Jun 2026 15:15:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.133971
- Title: Socioeconomic Inference in LLM Medical Triage: Same Symptoms, Different ZIP Code
- Title（参考訳）: LLM医学的トリアージにおける社会経済的推論:ZIP符号の異なる同じ症状
- Abstract要約: 本研究では,患者の社会経済的地位が変化した場合に,大規模言語モデルが同一症状に対する医用トリアージ勧告を変化させるか否かを検討する。
3つの展開層モデルを用いて、単一神経症状プロファイルを固定し、2つのチャネルに沿った社会経済状態信号を変化させる。
いずれのモデルも、明示的な信号が与えられた低SES患者の緊急室(ER)参照率を上昇させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate whether large language models alter medical triage recommendations for identical symptoms when only the patient's socioeconomic status (SES) varies. Using three deployment-tier models (Gemini 3.5 Flash, Claude Sonnet 4.6, GPT-5.4-mini), we hold a single neurological symptom profile fixed and vary the SES signal along two channels: explicit (insurance status, occupation, housing) and implicit (a US ZIP code, with no other socioeconomic information). All three models raise their emergency-room (ER) referral rate for lower-SES patients given the explicit signal (spreads of 13-50 percentage points). The effect is in the protective direction: lower-SES patients are sent to the ER more often, not less. The model's stated reasoning stays clinically near-identical across conditions, so the shift is invisible to a reasoning-trace audit. Critically, sensitivity to the implicit ZIP-code signal is model-dependent: Gemini infers SES from geography alone, shifting its ER rate by a pooled 11.4 points across six US ZIP-code pairs (p = 1.4e-7, same direction in 6/6 pairs), while Claude Sonnet 4.6 stays flat (-0.1 points) and GPT-5.4-mini shows only a small difference that is not sign-consistent (2.0 points, predicted direction in just 2 of 6 pairs), neither a reliable ZIP-code effect, despite both responding to the explicit signal. This reveals an explicitness gradient in the signal: every model acts on socioeconomic status when it is stated outright, but only Gemini Flash acts on it when it must be inferred from a proxy as thin as five digits. We read this as a model-specific difference rather than a size or cost effect. A single-sentence system-prompt instruction reduces but does not eliminate the effect (Gemini's gap between low- and high-income ZIPs falls from 11.4 to 5.8 points). We release all code, prompts, and raw results.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,患者の社会経済的地位(SES)が変化した場合に,大言語モデルが同一症状に対する医用トリアージ勧告を変更するか否かを検討する。
デプロイ層モデル(Gemini 3.5 Flash, Claude Sonnet 4.6, GPT-5.4-mini)を用いて、SESシグナルを2つのチャネル(保険状況、職業、居住地)に沿って固定した単一の神経症状プロファイルを保持します。
いずれのモデルも、明示的な信号(13～50ポイントのスプレッド)を与えられた低SES患者の緊急室(ER)参照率を上昇させる。
この効果は保護方向にあり、低SES患者はより頻繁にERに送られる。
モデルが主張する推論は、条件によって臨床的にほぼ同一であるため、推論とトレースの監査には、シフトは見えない。
Geminiは地理のみからSESを推定し、ERレートを6つの米国ZIPコードペア(p = 1.4e-7, same direction in 6/6 pairs)でプールした11.4ポイントシフトする一方、Claude Sonnet 4.6はフラット(-0.1 points)であり、GPT-5.4-miniは符号一貫性のない小さな差しか示さない(2.0 points, predict direction in 6 pairs)。
すべてのモデルは、アウトライトで述べられたときに社会経済的な状態に作用するが、プロキシから5桁の薄さで推論しなければならない場合、ジェミニ・フラッシュのみがそれに作用する。
サイズやコスト効果ではなく、モデル固有の違いとして読みました。
単文のシステムプロンプト命令は効果を減少させるが、効果を排除しない(Geminiの低所得と高所得のZIP間のギャップは11.4から5.8ポイントに減少する)。
すべてのコード、プロンプト、生の結果をリリースします。
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