缓解阿片类药物使用障碍中的社会人口统计偏差预测:公平意识的机器学习框架
Mohammad Yaseliani1, Md Noor-E-Alam2,3, Md Mahmudul Hasan1,4
1Department of Pharmaceutical Outcomes and Policy, College of Pharmacy, University of Florida, Gainesville, FL, United States.
这项研究开发了一种机器学习偏差缓解算法和一个公平意识的分类器,以改善阿片类药物使用障碍 (OUD) 的预测,显著减少社会人口差异并保持高准确度.
科学领域:
- 计算流行病学计算流行病学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 机器学习在公共卫生中的应用
背景情况:
- 阿片类药物使用障碍 (OUD) 是美国的一大公共卫生危机,影响超过550万个人.
- 机器学习模型越来越多地用于OUD风险预测,但它们的公平性和潜在偏差尚未得到充分理解.
研究的目的:
- 开发一个专门针对社会人口统计特征的机器学习偏差缓解算法.
- 创建一个公平意识的权重多数投票 (WMV) 分类器,以实现更公平的OUD预测.
主要方法:
- 利用2020年国家药物和健康调查数据来训练神经网络 (NN) 模型 (NN-SGD和NN-Adam).
- 实施基于赔率平等的偏差缓解算法,以减少模型性能差异.
- 开发和评估了一种以公平意识为基础的WMV分类器,以及用于偏差分析的1-N匹配.
主要成果:
- 偏差缓解算法大大减少了NN-SGD和NN-Adam的各种特征 (例如种族,性别,收入) 的社会人口统计偏差.
- 公平意识的WMV分类器表现出高性能,实现了显著的回忆率和准确率.
- 匹配后的分析证实了相当大的偏差减少,并保持了OUD的高预测性能.
结论:
- 开发的偏差缓解算法有效地减少了OUD预测模型中的社会人口学偏差.
- 公平意识的WMV分类器被证明是公平和准确的OUD风险评估的有希望的工具.
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