阿片类治疗留存预测模型的公平性
原文标题：Toward Fairness in Machine Learning Models for Predicting Treatment Retention and Premature Discontinuation in Medication for Opioid Use Disorder
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研究系统评估了预测阿片类使用障碍药物治疗留存与提前中断的机器学习模型的算法公平性，基于美国 TEDS-D 数据训练四个模型。结果显示即使整体性能可接受，不同种族、族裔、年龄与性别子群仍存在误差差距，去偏技术可缩小但无法完全消除这些差距。
- 问题
- 预测阿片类使用障碍治疗留存与中断的ML模型，其跨人群公平性尚未被系统评估。
- 方法
- 基于美国TEDS-D数据训练四个模型预测提前中断与180天留存，按种族、族裔、年龄、性别评估子群误差并测试去偏技术。
- 结果
- 整体性能可接受时子群误差差距仍存在；去偏可缩小但无法完全消除差距，且伴随性能权衡。
- 影响
- 临床决策支持部署前必须做子群误差审计，去偏不是万能解，需接受公平与性能的取舍。
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