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title: Revisiting Technical Bias Mitigation Strategies
authors:
  - A. J. Djiberou Mahamadou
year: 2024
type: report
doi: 
url: "https://arxiv.org/abs/2410.17433"
tags:
  - paper
llm_decision: Exclude
llm_confidence: 0.85
llm_categories:
  - KI_Sonstige
  - Bias_Ungleichheit
  - Fairness
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# Revisiting Technical Bias Mitigation Strategies

## Transformation Trail

### Stufe 1: Extraktion & Klassifikation (LLM)

**Extrahierte Kategorien:** AI_Literacies, KI_Sonstige, Bias_Ungleichheit, Diversitaet, Fairness
**Argumente:** 4 extrahiert

### Stufe 3: Verifikation (LLM)

| Metrik | Score |
|--------|-------|
| Completeness | 92 |
| Correctness | 98 |
| Category Validation | 95 |
| **Overall Confidence** | **95** |

### Stufe 4: Assessment

**LLM:** Exclude (Confidence: 0.85)

## Key Concepts

- [[Algorithmic Bias Mitigation]]
- [[Algorithmic Fairness]]

## Wissensdokument

# Revisiting Technical Bias Mitigation Strategies

## Kernbefund

Technische Bias-Mitigationsstrategien sind notwendig aber unzureichend; ein wertsensibler, partizipativer Ansatz, der Stakeholder in alle Entwicklungsphasen einbezieht, ist erforderlich, um echte Fairness zu erreichen.

## Forschungsfrage

Welche praktischen Limitationen haben technische Bias-Mitigationsstrategien in Gesundheitssystemen, und wie können stakeholder-zentrierte Ansätze diese adressieren?

## Methodik

Narrative Review mit systematischer Analyse von fünf Dimensionen (Who, Which, When, To Whom, Where) anhand empirischer Studien im Healthcare-Kontext
**Datenbasis:** Sekundäranalyse empirischer Studien aus Healthcare und Biomedizin; keine primären Datenerhebungen

## Hauptargumente

- Technische Lösungen zu Bias und Fairness sind bisher erfolgreich in spezifischen klinischen Kontexten (z.B. Hautläsionen-Diagnose, Mortalitätsvorhersage), aber nur ~22% der KI-Implementierungen zeigen direkte Auswirkungen auf Gesundheitsergebnisse, was auf translatorische Herausforderungen hindeutet.
- Die Definition von Bias und Fairness ist nicht neutral: KI-Entwickler dominieren diese Prozesse, während Patient:innen und Cliniker:innen häufig widersprechende Fairness-Verständigungen haben, was zu Systemen führt, die nicht die Werte der betroffenen Populationen widerspiegeln.
- Dutzende technische Mitigationsstrategien sind inkonsistent und inkompatibel; die Wahl zwischen statistischen und kausalen Ansätzen, die Timing im Entwicklungsprozess (Pre-, In-, Post-Processing), die Zielpopu­lationen und kulturelle Kontexte sind kritische Entscheidungspunkte, bei denen derzeit keine systematischen Richtlinien existieren.
- Value-Sensitive AI und partizipatives Design können diese Lücken schließen, indem sie Stakeholder-Engagement in alle Phasen des KI-Entwicklungszyklus integrieren und sicherstellen, dass technische Lösungen mit lokalen Werten, kulturellen Normen und gelebten Erfahrungen von betroffenen Gruppen übereinstimmen.

## Kategorie-Evidenz

### Evidenz 1

Education is critical for meaningful patient engagement and understanding the technical complexities and social implications of bias. The authors advocate for AI literacy among deployed stakeholders.

### Evidenz 2

Paper adressiert Machine Learning, Algorithmen zur Bias-Detektion, Fairness-Metriken, und KI-Systeme im Healthcare (Diagnose, Vorhersage).

### Evidenz 3

AI can exhibit and perpetuate inherent social biases amplifying health inequities. Discusses data biases, algorithmic biases, user interaction biases, minority bias, label bias; examines how interconnection between bias sources exacerbates effects.

### Evidenz 4

Diversity in AI developers can address misalignment of interests; Hispanic, Black, and African Americans account for only 3.2% and 2.4% of new AI PhDs in the US. Advocates for diversity extending beyond workforce to include voices of those impacted by AI systems. Examines intersectionality, underrepresented populations, marginalized groups.

### Evidenz 5

Central focus on algorithmic fairness metrics (Demographic Parity, Equalized Odds, Calibration), fairness definitions across stakeholders, Stakeholders' Agreement on Fairness framework, statistical vs. causal fairness approaches, fairness trade-offs, context-specific fairness in healthcare applications.

## Assessment-Relevanz

**Domain Fit:** Hochgradig relevant für die Schnittstelle KI und gesellschaftliche Auswirkungen, mit starkem Healthcare-Fokus. Für Soziale Arbeit begrenzt relevant, da kein direkter Bezug zur Profession, aber fundamentale Erkenntnisse zu Bias-Mitigation und Stakeholder-Partizipation sind übertragbar auf sozialtechnische Systeme in der Sozialen Arbeit.

**Unique Contribution:** Das Paper leistet einen innovativen strukturierten Vergleich technischer Limitationen entlang fünf Dimensionen (Who, Which, When, To Whom, Where) und integriert Value-Sensitive AI mit Community-Based Participatory Research-Praktiken für Healthcare-Kontexte.

**Limitations:** Paper ist narrativer Review ohne primäre Datenerhebung; der vorgeschlagene VSAI-Rahmen wird als theoretisch beschrieben und nicht in realen Implementierungen validiert; eingeschränkter Fokus auf angelsächsische Kontexte trotz Kritik an Western-centric Ansätzen.

**Target Group:** KI-Entwickler:innen und Data Scientists in Healthcare, Health Policy Maker, Clinical stakeholders (Ärzt:innen, Pflegepersonal), Bioethiker:innen, Fairness- und AI-Governance-Spezialist:innen, Gesundheitssystemmanager:innen

## Schlüsselreferenzen

- [[Friedman_Nissenbaum_1996]] - Bias in computer systems
- [[Mehrabi_et_al_2021]] - A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning
- [[Chen_et_al_2021]] - Ethical Machine Learning in Healthcare
- [[Buolamwini_Buolamwini_2023]] - Fairness of artificial intelligence in healthcare
- [[Schuler_Namioka_2017]] - Participatory Design: Principles and Practices
- [[Freedman_et_al_2020]] - Adapting a kidney exchange algorithm to align with human values
- [[Asiedu_et_al_2024]] - The Case for Globalizing Fairness: A Mixed Methods Study on Colonialism, AI, and Health in Africa
- [[Miller_2022]] - Stakeholder roles in artificial intelligence projects
- [[Chen_et_al_2023]] - Human-Centered Design to Address Biases in Artificial Intelligence
- [[National_Academies_of_Sciences_Engineering_and_Medicine_2023]] - Using Population Descriptors in Genetics and Genomics Research
