arXiv · NLP· Fardin Ahsan Sakib, Ziwei Zhu, Ozlem Uzuner·· 8 小时前AI 评分27
TGS 缓解临床分类中的虚假特征偏差
Trajectory-Guided Steering: Mitigating Spurious Feature Bias in Clinical Classification
AI 导读
大型语言模型在临床分类中受虚假特征影响，交换单个性别词会导致高达 53.5% 病例的无关诊断发生改变。 TGS 通过预测轨迹判断修正时机，在 i2b2 数据集上修复 17.7% 错误，仅破坏 1.3% 正确预测；高血压性别切换不一致率从 53.5% 降至 38.0%。 该方法无需反事实数据或虚假特征先验知识，可迁移至 3 个模型族及其他临床生物医学数据集。
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