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Öffentliche Präferenzen für soziale Fairness bei der Nierenplatzierung lernen
核心概念
Die Studie entwickelt einen neuartigen Ansatz, um die sozialen Präferenzen für Fairness-Konzepte in Bezug auf die Nierenplatzierung von Nicht-Experten zu lernen. Dabei wird ein Umfrage-Experiment auf der Crowdsourcing-Plattform Prolific durchgeführt und ein Algorithmus zur Minimierung der sozialen Feedback-Regret vorgeschlagen.
要約
Die Studie untersucht die Wahrnehmung von Fairness eines maschinellen Lernmodells zur Vorhersage der Annahmerate von Nieren durch Nicht-Experten. Dazu wurde ein Umfrage-Experiment auf der Crowdsourcing-Plattform Prolific durchgeführt, an dem 75 Teilnehmer teilnahmen.
Die Teilnehmer wurden gebeten, die Fairness des Modells in Bezug auf verschiedene Fairness-Konzepte wie statistische Parität, Kalibrierung, Genauigkeitsgleichheit, Chancengleichheit, prädiktive Gleichheit und Gesamtfehlklassifikationsrate zu bewerten.
Die Ergebnisse zeigen, dass die Teilnehmer Genauigkeitsgleichheit und prädiktive Gleichheit als die wichtigsten Fairness-Konzepte ansehen. Das getestete Modell wird von den Teilnehmern als relativ fair wahrgenommen, insbesondere in Bezug auf diese beiden Konzepte.
Darüber hinaus wurde ein neuartiger Algorithmus entwickelt, um die sozialen Präferenzen für Fairness-Konzepte zu lernen und die soziale Feedback-Regret zu minimieren. Dieser Algorithmus wurde sowohl auf simulierten Daten als auch auf den Umfragedaten validiert.
Learning Social Fairness Preferences from Non-Expert Stakeholder Opinions in Kidney Placement
統計
Die Wahrscheinlichkeit der Nierenakzeptanz des getesteten Modells liegt für ältere Empfänger (>50 Jahre) bei 0,45 und für jüngere Empfänger (<50 Jahre) bei 0,37.
Die Wahrscheinlichkeit der Nierenakzeptanz des Modells liegt für weibliche Empfänger bei 0,48 und für männliche Empfänger bei 0,24.
Die Wahrscheinlichkeit der Nierenakzeptanz des Modells liegt für schwarze Empfänger bei 0,38 und für Empfänger anderer Rassen bei 0,19.
引用
"Genauigkeitsgleichheit und prädiktive Gleichheit können als entscheidende Fairness-Konzepte aus Sicht der öffentlichen Interessengruppen angesehen werden."
"Das getestete Modell wird von den Nicht-Experten-Teilnehmern als relativ fair wahrgenommen, insbesondere in Bezug auf diese beiden Konzepte."
深掘り質問
Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um die Fairness von Entscheidungsunterstützungssystemen in anderen medizinischen Anwendungen zu verbessern?
Die Erkenntnisse aus dieser Studie können als Leitfaden für die Verbesserung der Fairness von Entscheidungsunterstützungssystemen in anderen medizinischen Anwendungen dienen. Durch die Einbeziehung von nicht-expertengesteuerten Meinungen und Präferenzen in die Bewertung von Algorithmusentscheidungen können potenzielle soziale Vorurteile und Ungerechtigkeiten identifiziert und korrigiert werden. Dieser partizipative Ansatz ermöglicht es, die öffentliche Wahrnehmung von Fairness in medizinischen Entscheidungsprozessen zu berücksichtigen und die Systeme entsprechend anzupassen. Darüber hinaus kann die vorgeschlagene Methodik zur Erfassung von sozialen Präferenzen und zur Entwicklung von Fairness-Algorithmen auf andere medizinische Bereiche übertragen werden, um eine gerechtere und transparentere Entscheidungsfindung zu gewährleisten.
Welche zusätzlichen Faktoren, die über die in dieser Studie untersuchten hinausgehen, könnten die Wahrnehmung der Fairness durch die Öffentlichkeit beeinflussen?
Abgesehen von den in dieser Studie untersuchten Faktoren könnten zusätzliche Aspekte die Wahrnehmung der Fairness durch die Öffentlichkeit beeinflussen. Dazu gehören beispielsweise historische Ungerechtigkeiten im Gesundheitswesen, kulturelle Unterschiede, individuelle Erfahrungen mit dem Gesundheitssystem, sozioökonomische Faktoren und persönliche Werthaltungen. Diese Faktoren können die Art und Weise beeinflussen, wie Menschen Fairness wahrnehmen und bewerten, insbesondere in Bezug auf medizinische Entscheidungen. Es ist wichtig, diese vielschichtigen Einflussfaktoren zu berücksichtigen, um eine umfassende und inklusive Bewertung der Fairness in medizinischen Anwendungen zu gewährleisten.
Wie lassen sich die Präferenzen für Fairness-Konzepte in der Allgemeinbevölkerung weiter erforschen und in die Entwicklung von Entscheidungsunterstützungssystemen einbeziehen?
Die Präferenzen für Fairness-Konzepte in der Allgemeinbevölkerung können weiter erforscht werden durch umfangreiche Umfragen, Fokusgruppen, qualitative Interviews und partizipative Forschungsmethoden. Indem man direktes Feedback von verschiedenen Bevölkerungsgruppen einholt und deren Meinungen und Präferenzen sorgfältig analysiert, können fundierte Erkenntnisse über Fairnessvorstellungen gewonnen werden. Diese Erkenntnisse können dann in die Entwicklung von Entscheidungsunterstützungssystemen integriert werden, um sicherzustellen, dass die Systeme die vielfältigen Fairnesspräferenzen der Bevölkerung widerspiegeln. Durch eine kontinuierliche Einbeziehung der Öffentlichkeit in den Entwicklungsprozess können medizinische Anwendungen fairer, transparenter und akzeptabler gestaltet werden.
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