机器学习算法中的社会人口学偏差:从生物医学信息学的角度来看
Gillian Franklin1,2, Rachel Stephens1, Muhammad Piracha1
1Department of Biomedical Informatics, University at Buffalo, Buffalo, NY 14203, USA.
医疗风险评估中的机器学习模型可以延续与种族,性别和社会经济地位相关的偏见,导致健康差异. 解决这些算法和数据偏差对于公平的医疗决策至关重要.
科学领域:
- 医疗保健人工智能的人工智能
- 机器学习偏见 机器学习偏见
- 健康 公平 卫生 公平
背景情况:
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 模型越来越多地用于医疗风险评估和临床决策.
- 这些算法可以无意中延续培训数据中存在的社会偏见,从而导致歧视.
- 偏见可能源于社会人口因素 (种族,性别,年龄,保险,社会经济地位) 和错误的电子健康记录.
研究的目的:
- 概述用于医疗风险评估的AI/ML模型中的社会人口统计,培训数据和算法偏差.
- 突出这些偏见如何破坏健全的医疗决策,并导致健康差距.
- 提出建议,以减轻这些偏见在医疗保健AI.
主要方法:
- 审查和概述各种偏见,包括性别,种族,种族,年龄,社会经济地位和保险地位偏见.
- 对算法偏差,偏差评估,隐性偏差,选择/采样偏差和偏差数据分布的检查.
- 讨论文化偏见,形态偏见,信息偏见和定偏见.
主要成果:
- 在AI/ML模型中确定了许多偏差来源,包括社会人口因素和数据错误.
- 强调这些偏见有可能加剧现有的健康不平等和社会经济差距.
- 强调了偏见AI在医疗保健中的重大社会和经济后果.
结论:
- 解决AI/ML模型中的偏见对于确保公平准确的医疗风险评估至关重要.
- 建议包括改进大型语言模型培训数据和采用去偏差技术.
- 缓解策略涉及诸如反事实数据增强,微调和算法修改等技术.
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