Bias patterns in the application of LLMs for clinical decision support: A comprehensive study

📄 arXiv: 2404.15149v1 📥 PDF

作者: Raphael Poulain, Hamed Fayyaz, Rahmatollah Beheshti

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-04-23

💡 一句话要点

评估LLMs在临床决策支持中的偏见模式

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

关键词: 大型语言模型 临床决策支持 社会偏见 提示设计 红队策略 模型评估 公平性

📋 核心要点

  1. 现有的LLMs在临床应用中可能存在基于患者属性的社会偏见，影响决策的公平性。
  2. 通过评估八种流行的LLMs，研究探讨了设计选择如何影响模型的偏见表现。
  3. 实验结果揭示了不同受保护群体之间的显著差异，并提出了优化提示设计以减少偏见的策略。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在临床决策过程中展现出强大的潜力。然而，随着其应用的增加，两个主要问题浮现：一是LLMs是否基于患者的受保护属性（如种族）表现出社会偏见，二是设计选择（如架构设计和提示策略）如何影响观察到的偏见。为此，研究团队评估了八种流行的LLMs在三个问答数据集上的表现，使用标准化的临床案例进行偏见评估。实验结果显示，不同受保护群体之间存在显著差异，并揭示了一些反直觉的模式，如较大的模型不一定偏见更少，经过医学数据微调的模型不一定优于通用模型。此外，研究还表明提示设计对偏见模式的影响，特定措辞可以有效减少偏见结果。研究呼吁对LLMs在临床决策支持中的进一步评估和改进。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决LLMs在临床决策支持中可能存在的社会偏见问题。现有方法未能充分评估模型在不同受保护群体中的表现差异，导致偏见未被有效识别和纠正。

核心思路：研究通过标准化的临床案例和红队策略，系统评估LLMs在不同人群中的输出，探索设计选择对偏见的影响。这样的设计使得研究能够深入分析模型的偏见来源及其影响因素。

技术框架：整体研究流程包括选择八种流行的LLMs，构建三个问答数据集，使用临床案例进行偏见评估，并通过红队策略分析不同人口统计特征对模型输出的影响。

关键创新：本研究的主要创新在于系统性地评估了LLMs在临床场景中的偏见表现，并揭示了模型大小与偏见之间的非线性关系，挑战了传统观念。

关键设计：研究中采用了标准化的临床案例，设计了多种提示策略，并分析了不同模型架构对偏见的影响，特别关注了提示措辞和反思型方法（如思维链）对偏见结果的调节作用。

📊 实验亮点

实验结果显示，在不同受保护群体之间存在显著的输出差异，部分模型的偏见程度超出预期。研究还发现，较大的模型并不一定表现出更少的偏见，而经过医学数据微调的模型在某些情况下并不优于通用模型。特定的提示设计显著改善了模型的偏见表现，反思型方法有效降低了偏见结果。

🎯 应用场景

该研究的结果对临床决策支持系统的设计与实施具有重要意义。通过识别和减少LLMs中的偏见，可以提高医疗服务的公平性和有效性，确保不同背景的患者都能获得公正的医疗建议。此外，研究还为未来的LLMs优化提供了理论基础和实践指导。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have emerged as powerful candidates to inform clinical decision-making processes. While these models play an increasingly prominent role in shaping the digital landscape, two growing concerns emerge in healthcare applications: 1) to what extent do LLMs exhibit social bias based on patients' protected attributes (like race), and 2) how do design choices (like architecture design and prompting strategies) influence the observed biases? To answer these questions rigorously, we evaluated eight popular LLMs across three question-answering (QA) datasets using clinical vignettes (patient descriptions) standardized for bias evaluations. We employ red-teaming strategies to analyze how demographics affect LLM outputs, comparing both general-purpose and clinically-trained models. Our extensive experiments reveal various disparities (some significant) across protected groups. We also observe several counter-intuitive patterns such as larger models not being necessarily less biased and fined-tuned models on medical data not being necessarily better than the general-purpose models. Furthermore, our study demonstrates the impact of prompt design on bias patterns and shows that specific phrasing can influence bias patterns and reflection-type approaches (like Chain of Thought) can reduce biased outcomes effectively. Consistent with prior studies, we call on additional evaluations, scrutiny, and enhancement of LLMs used in clinical decision support applications.