Representational ethical model calibration.
Representational ethical model calibration.
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DOI：
10.1038/s41746-022-00716-4
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发表时间：
2022-11-04
影响因子：
15.2
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
人们普遍认为，公平是医疗保健伦理的基础。在临床决策的背景下，它依赖于指导每个患者管理的情报--基于证据的或直觉的--的相对保真度。尽管现代机器学习的个性化力量最近引起了人们的注意，但这种认知公平出现在任何决策指导的背景下，无论是传统的还是创新的。然而，目前还没有量化的通用框架，更不用说保证了。在这里，我们通过评估模型保真度来制定认知公平，通过学习身份的多维表示来最大化捕获的人口多样性，引入了代表性伦理模型校准的全面框架。我们演示了使用该框架对来自英国生物库的大规模多模式数据进行分析，以得出种群的不同表示，量化模型性能，并制定响应补救措施。我们提供我们的方法作为量化和确保医疗保健中认知公平的原则性解决方案，应用于研究、临床和监管领域。
Equity is widely held to be fundamental to the ethics of healthcare. In the context of clinical decision-making, it rests on the comparative fidelity of the intelligence – evidence-based or intuitive – guiding the management of each individual patient. Though brought to recent attention by the individuating power of contemporary machine learning, such epistemic equity arises in the context of any decision guidance, whether traditional or innovative. Yet no general framework for its quantification, let alone assurance, currently exists. Here we formulate epistemic equity in terms of model fidelity evaluated over learnt multidimensional representations of identity crafted to maximise the captured diversity of the population, introducing a comprehensive framework for Representational Ethical Model Calibration. We demonstrate the use of the framework on large-scale multimodal data from UK Biobank to derive diverse representations of the population, quantify model performance, and institute responsive remediation. We offer our approach as a principled solution to quantifying and assuring epistemic equity in healthcare, with applications across the research, clinical, and regulatory domains.
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影响因子：
6.7
作者：
Bica, Ioana;Alaa, Ahmed M.;van der Schaar, Mihaela
通讯作者：
van der Schaar, Mihaela
影响因子：
15.2
作者：
Landi, Isotta;Glicksberg, Benjamin S.;Miotto, Riccardo
通讯作者：
Miotto, Riccardo
影响因子：
10.4
作者：
DiBenigno, Julia;Kellogg, Katherine C.
通讯作者：
Kellogg, Katherine C.
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
影响因子：
5.8
作者：
BENJAMINI, Y;HOCHBERG, Y
通讯作者：
HOCHBERG, Y
影响因子：
6.3
作者：
Berk, Richard;Heidari, Hoda;Roth, Aaron
通讯作者：
Roth, Aaron