Unfairness in Survival Analysis: A Systematic Review on Datasets, Metrics, Fairness Detection and Mitigation Methods
Creators: name: Χρυσογονίδης, Γεώργιος Αποστόλου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: επιβίωση
λογοκριμένος
χρόνος-μέχρι-το-συμβάν
ανίχνευση αδικίας
μετριασμός αδικίας
αδικία
survival
censored
time-to-event
fairness detection
fairness mitigation
fairness

description: Survival analysis (SA) is a statistical technique used to analyze and model time-to-event data, and it finds extensive application in various fields, including healthcare. Machine Learning (ML) models have the potential to perpetuate existing inequalities stemming from socio-economic factors such as age and race, resulting in unequal treatment and biased medical Artificial Intelligence (AI) applications. While the majority of the existing ML literature primarily focuses on the classification and regression tasks, there has been limited exploration of fairness in survival analysis, particularly in relation to time-to-event data. This study aims to explore methods for detecting and mitigating unfairness at different stages of a machine learning pipeline: pre-processing, in-processing, and post-processing. Additionally, we analyze studies to identify predominant key performance and fairness metrics and explore all publicly available datasets used for modeling censored data. A thorough search was carried out across five databases: PubMed, Embase, Scopus, Medrxiv, and Arxiv, using specific keyword combinations to identify studies that investigate or propose methods for detecting and mitigating unfairness in survival analysis. Our analysis shown the rapid development of fairness techniques in survival analysis, with most methods focusing predominantly on the training phase to mitigate unfairness. Most of the models aim to address unfairness on both group and individual levels and a smaller portion addressing censoring-based and intersectional fairness. Many fairness mitigation methods explored in the literature do not adequately account for censoring and have proposed new metrics and techniques to address this issue. Some techniques highlight the necessity for models that handle complex survival data while incorporating fairness constraints while other are focusing on more advanced methods to tackle unfairness. In-processing methods show promising results, but pre- and post-processing methods offer greater flexibility in applying fairness conditions to survival predictions or data. Research in XAI techniques could uncover hidden biases while promoting fairness and transparency in survival predictions.
description: Η ανάλυση επιβίωσης (SA) είναι μια στατιστική τεχνική που χρησιμοποιείται για την ανάλυση και τη μοντελοποίηση δεδομένων χρόνου έως συμβάντος, και βρίσκει εκτεταμένη εφαρμογή σε διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης. Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης (ML) έχουν τη δυνατότητα να διαιωνίσουν τις υπάρχουσες ανισότητες που απορρέουν από κοινωνικοοικονομικούς παράγοντες όπως η ηλικία και η φυλή, με αποτέλεσμα την άνιση μεταχείριση και τις μεροληπτικές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης (AI) στην ιατρική. Ενώ η πλειοψηφία της υπάρχουσας βιβλιογραφίας για τη ML επικεντρώνεται κυρίως στις εργασίες ταξινόμησης και παλινδρόμησης, υπήρξε περιορισμένη διερεύνηση της δικαιοσύνης στην ανάλυση επιβίωσης, ιδιαίτερα σε σχέση με τα δεδομένα από τον χρόνο έως το συμβάν. Αυτή η μελέτη στοχεύει στη διερεύνηση μεθόδων για την ανίχνευση και τον μετριασμό της αδικίας σε διάφορα στάδια ενός αγωγού μηχανικής μάθησης: προεπεξεργασία, ενδιάμεση επεξεργασία και μετα-επεξεργασία. Επιπλέον, αναλύουμε μελέτες για τον εντοπισμό των κυρίαρχων δεικτών απόδοσης και μέτρων δικαιοσύνης καθώς και εξετάζουμε όλα τα δημόσια διαθέσιμα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιούνται για τη μοντελοποίηση δεδομένων λογοκρισίας. Μια διεξοδική αναζήτηση πραγματοποιήθηκε σε πέντε βάσεις δεδομένων: PubMed, Embase, Scopus, Medrxiv και Arxiv, χρησιμοποιώντας συγκεκριμένους συνδυασμούς λέξεων-κλειδιών για να αναγνωρίσουμε μελέτες που διερευνούν ή προτείνουν μεθόδους για την ανίχνευση και τον μετριασμό της αδικίας στην ανάλυση επιβίωσης. Η ανάλυσή μας έδειξε τη ραγδαία ανάπτυξη τεχνικών δικαιοσύνης στην ανάλυση επιβίωσης, με τις περισσότερες μεθόδους να επικεντρώνονται κυρίως στη φάση της εκπαίδευσης για τον μετριασμό της αδικίας. Τα περισσότερα μοντέλα στοχεύουν στην αντιμετώπιση της αδικίας τόσο σε ομαδικό όσο και σε ατομικό επίπεδο και μικρότερο ποσοστό να στοχεύει στη δικαιοσύνη μέσω λογοκρισίας και διασταυρούμενης δικαιοσύνης. Πολλές μέθοδοι μετριασμού της αδικίας που εξετάζονται στη βιβλιογραφία δεν λαμβάνουν επαρκώς υπόψη την λογοκρισία και έχουν προταθεί νέες μετρήσεις και τεχνικές για την αντιμετώπιση αυτού του ζητήματος. Κάποιες τεχνικές υπογραμμίζουν την ανάγκη για μοντέλα που χειρίζονται πολύπλοκα δεδομένα επιβίωσης ενσωματώνοντας περιορισμούς δικαιοσύνης ενώ άλλες επικεντρώνονται σε πιο προηγμένες μεθόδους για την αντιμετώπιση της αδικίας. Οι μέθοδοι ενδιάμεσης επεξεργασίας δείχνουν ελπιδοφόρα αποτελέσματα, αλλά οι μέθοδοι προεπεξεργασίας και μεταεπεξεργασίας προσφέρουν μεγαλύτερη ευελιξία στην εφαρμογή συνθηκών δικαιοσύνης στις προβλέψεις επιβίωσης ή στα δεδομένα. Η έρευνα στις τεχνικές XAI θα μπορούσε να αποκαλύψει κρυφές προκαταλήψεις ενώ προωθεί τη δικαιοσύνη και τη διαφάνεια στις προβλέψεις των μοντέλων επιβίωσης.