医疗记录中的交叉性与证言不正义
计算机与社会
2023-10-31 v1 机器学习
摘要
检测证言不正义是解决不平等并促进包容性医疗实践（其中许多关乎生命）的基本要素。然而，使用单一人口统计因素检测证言不正义并未充分涵盖促成患者体验的细微身份。此外，某些不正义可能仅在通过交叉性视角审视所产生的细微差别时才显现。忽视此类不正义会导致护理质量低下或危及生命事件。因此，考虑交叉性可带来更准确的分类与公正决策。为说明这一点，我们使用真实世界医疗数据判定医疗记录是否呈现可能导致证言不正义的词语，采用公平度量（如人口统计 parity、差异交叉公平性以及子组公平性）评估子组经历证言不正义的严重程度，并分析人口统计特征（如性别与种族）的交叉性如何在揭示证言不正义方面产生差异。我们的分析发现，借助交叉性可更好地看到子组所受对待的差异，且基于人口统计属性交叉的个体所受对待存在不同。此前未在临床记录中研究过这一点，亦未通过实证研究证实。
引用
@article{arxiv.2306.13675,
title = {Intersectionality and Testimonial Injustice in Medical Records},
author = {Kenya S. Andrews and Bhuvani Shah and Lu Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13675},
year = {2023}
}