本研究は、医薬品推奨システムの公平性を高めることを目的としている。従来の手法では、一般的な疾患を持つ患者に比べ、希少疾患を持つ患者への推奨精度が低いという問題があった。
本研究では、Robust and Accurate REcommendations for Medication (RAREMed)と呼ばれる新しいモデルを提案している。RAREMedは、プリトレーニングを活用することで、希少疾患患者の表現を強化し、推奨精度の向上を図る。具体的には以下の2つの工夫を行っている:
実験の結果、RAREMedは一般的な疾患患者だけでなく希少疾患患者に対しても高精度な医薬品推奨を行うことができ、医薬品推奨システムの公平性を大幅に改善できることが示された。
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by Zihao Zhao,Y... at arxiv.org 03-27-2024
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