Unmasking and Quantifying Racial Bias of Large Language Models in Medical Report Generation

📄 arXiv: 2401.13867v1 📥 PDF

作者: Yifan Yang, Xiaoyu Liu, Qiao Jin, Furong Huang, Zhiyong Lu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-25

DOI: 10.1038/s43856-024-00601-z

💡 一句话要点

揭示并量化大型语言模型在医疗报告生成中的种族偏见

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 种族偏见 大型语言模型 医疗报告生成 定性分析 定量分析 公平性 医疗决策支持

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在医疗报告生成中可能继承训练数据中的种族偏见，影响医疗决策的公平性。
  2. 论文通过定性和定量分析，揭示了模型在不同种族背景下的表现差异，强调了偏见的存在。
  3. 研究结果显示，模型对白人群体的医疗费用和住院时间预测偏高，且在复杂情境下生存率过于乐观。

📝 摘要（中文）

大型语言模型如GPT-3.5-turbo和GPT-4在医疗领域具有潜力，但在训练过程中可能无意中继承偏见，影响其在医疗应用中的效用。尽管过去有少量尝试，但这些偏见的具体影响和程度仍不确定。通过定性和定量分析，我们发现这些模型倾向于为白人群体预测更高的费用和更长的住院时间，并在复杂的医疗场景中表现出乐观的生存率。这些偏见反映了现实世界的医疗差异，体现在患者背景生成、特定疾病与某些种族的关联以及治疗建议的差异等方面。我们的研究强调了未来需要解决和减轻语言模型偏见的紧迫性，尤其是在关键的医疗应用中，以确保所有患者的公平和准确的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在揭示大型语言模型在医疗报告生成中存在的种族偏见，现有方法未能充分量化和分析这些偏见的影响，导致医疗决策的不公正。

核心思路：通过定性和定量分析相结合的方法，系统性地评估语言模型在不同种族背景下的表现，揭示其潜在的偏见。这样的设计能够更全面地理解模型的局限性和改进方向。

技术框架：研究首先收集和整理医疗报告生成的数据集，然后对模型生成的报告进行分析，比较不同种族背景下的医疗费用、住院时间和生存率等指标，最后总结出偏见的表现形式和影响。

关键创新：本研究的创新之处在于系统性地量化了大型语言模型在医疗报告生成中的种族偏见，提供了具体的实证数据，填补了现有文献的空白。

关键设计：在实验中，采用了多种评估指标来量化偏见，包括医疗费用、住院时间和生存率等，同时设计了对比实验以验证模型在不同种族背景下的表现差异。

📊 实验亮点

实验结果表明，模型在生成医疗报告时，对白人群体的医疗费用预测高出其他种族，住院时间也显著延长。此外，在复杂医疗情境下，模型对白人群体的生存率预测过于乐观，显示出明显的种族偏见。这些发现强调了在医疗应用中需要对模型进行偏见校正的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗决策支持系统、电子健康记录生成和医疗咨询服务等。通过识别和减轻语言模型中的偏见，可以提高医疗服务的公平性和准确性，确保不同背景患者的权益得到保障，进而推动医疗行业的可持续发展。

📄 摘要（原文）

Large language models like GPT-3.5-turbo and GPT-4 hold promise for healthcare professionals, but they may inadvertently inherit biases during their training, potentially affecting their utility in medical applications. Despite few attempts in the past, the precise impact and extent of these biases remain uncertain. Through both qualitative and quantitative analyses, we find that these models tend to project higher costs and longer hospitalizations for White populations and exhibit optimistic views in challenging medical scenarios with much higher survival rates. These biases, which mirror real-world healthcare disparities, are evident in the generation of patient backgrounds, the association of specific diseases with certain races, and disparities in treatment recommendations, etc. Our findings underscore the critical need for future research to address and mitigate biases in language models, especially in critical healthcare applications, to ensure fair and accurate outcomes for all patients.