为了实现机器学习的公平性,将结直肠或肺癌患者的多类死亡原因分类为多类
Catherine H Feng1,2, Fei Deng3, Mary L Disis4
1Department of Molecular and Cellular Biology, Harvard University, 52 Oxford St, Cambridge, MA, 02138 United States.
机器学习模型在癌症生存预测中显示了患者年龄,性别和种族群体的偏见. 像集团合并和定制模型培训等策略可以减少这些绩效差异.
科学领域:
- 生物医学信息学是生物医学信息学.
- 计算生物学是一种计算生物学.
- 机器学习在医疗保健中的应用
背景情况:
- 机器学习 (ML) 模型通过对生存结果进行分类,对个性化癌症治疗至关重要.
- 现有的ML模型容易受到数据收集和算法设计的偏差的影响,特别是种族偏差.
- 跨年龄和性别人口群体的ML模型的公平性仍未得到充分研究.
研究的目的:
- 为了比较五个ML模型在分类结直肠癌和肺腺癌患者存活率时的性能和公平性,跨年龄,性别和种族群体.
- 确定社会人口统计学因素,这些因素有助于在ML模型中的性能差异.
- 探索减轻ML模型偏差和提高公平性的方法.
主要方法:
- 评估了五种ML模型:随机森林,多项逻辑回归,线性支向量分类器,线性差分分析和多层感知.
- 用癌症基因组图谱数据对结直肠癌 (n=589) 和肺腺癌 (n=515) 患者队列的分类生存结果.
- 分析了不同年龄,性别和种族小组的模型性能,并测试了组合和特定组模型培训等策略.
主要成果:
- 所有五种ML模型都在两种癌症类型中表现出跨年龄,性别和种族群体的性能偏差.
- 模型在较大的社会人口统计学群体中出乎意料地表现较差.
- 合并组的测试和特定组的培训模型等方法显示出减少绩效差异的潜力.
结论:
- 用于癌症生存结果分类的ML模型显示,社会人口统计学群体之间存在显著的偏差.
- 绩效差异不仅与较小的子组有关;更大的组也可能处于劣势.
- 实施有针对性的策略可以在不影响整体模型性能的情况下提高ML公平性,为瘤学中更公平的AI铺平道路.
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