MultiFair: Multimodal Balanced Fairness-Aware Medical Classification with Dual-Level Gradient Modulation

📄 arXiv: 2510.07328v1 📥 PDF

作者: Md Zubair, Hao Zheng, Nussdorf Jonathan, Grayson W. Armstrong, Lucy Q. Shen, Gabriela Wilson, Yu Tian, Xingquan Zhu, Min Shi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.CY

发布日期: 2025-09-30

备注: 10 Pages

💡 一句话要点

提出MultiFair，通过双层梯度调制解决多模态医学分类中的不平衡与公平性问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 公平性学习 梯度调制 医学分类 数据平衡 群体公平性 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态医学分类中存在模态学习不均衡和群体性能不公平的问题，影响诊断的可靠性和公正性。
  2. MultiFair通过双层梯度调制，动态调整数据模态和群体层面的训练梯度，平衡学习过程并提升公平性。
  3. 实验结果表明，MultiFair在多模态医学数据集上优于现有方法，有效提升了模型性能和公平性。

📝 摘要（中文）

医学决策系统越来越多地依赖于多源数据，以确保诊断的可靠性和公正性。然而，现有的多模态学习模型通常忽略两个关键挑战：一是不同数据模态学习不均衡，导致模型偏向某些模态；二是模型可能过度关注特定人口群体，造成性能上的不公平。这两个方面相互影响，因为不同的数据模态在优化过程中可能偏向各自的群体，导致多模态学习既不平衡也不公平。本文提出了一种名为MultiFair的新方法，用于多模态医学分类，它通过双层梯度调制过程来解决这些挑战。MultiFair在数据模态和群体层面动态地调制训练梯度，包括优化方向和幅度。在两个具有不同人口群体的多模态医学数据集上进行了大量实验，结果表明MultiFair优于最先进的多模态学习和公平性学习方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态医学分类中由于模态学习不均衡和群体性能差异导致的不公平问题。现有方法未能有效处理不同模态贡献不均以及模型对特定人口群体存在偏见的情况，导致诊断结果的可靠性和公平性受到影响。

核心思路：MultiFair的核心思路是通过双层梯度调制来动态调整模型在不同模态和不同群体上的学习权重。通过这种方式，模型可以避免过度依赖某些模态或偏向某些群体，从而实现更平衡和公平的学习。

技术框架：MultiFair的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多模态数据输入；2) 特征提取（针对不同模态）；3) 特征融合；4) 分类器；5) 双层梯度调制模块。双层梯度调制模块在训练过程中动态调整梯度，以平衡模态贡献和群体性能。

关键创新：MultiFair的关键创新在于其双层梯度调制机制。传统的梯度调整方法通常只关注整体性能的优化，而忽略了模态和群体之间的差异。MultiFair通过同时考虑模态和群体层面的梯度调整，能够更精细地控制模型的学习过程，从而实现更平衡和公平的结果。

关键设计：MultiFair的关键设计包括：1) 模态层面的梯度调制，根据每个模态的贡献动态调整其梯度大小；2) 群体层面的梯度调制，根据每个群体的性能动态调整其梯度方向和大小，以减小群体之间的性能差异；3) 损失函数的设计，综合考虑分类准确率、模态平衡性和群体公平性。

📊 实验亮点

实验结果表明，MultiFair在两个多模态医学数据集上均取得了显著的性能提升。与现有最先进的多模态学习方法和公平性学习方法相比，MultiFair在分类准确率和公平性指标上均有明显优势。具体而言，MultiFair在保证分类准确率的同时，显著降低了不同群体之间的性能差异，实现了更公平的诊断结果。

🎯 应用场景

MultiFair可应用于多种多模态医学诊断场景，例如结合影像数据、基因数据和临床数据的疾病诊断。该方法能够提高诊断的准确性和公平性，减少因数据偏差导致的误诊或漏诊，从而改善患者的治疗效果和生活质量。未来，该方法有望推广到其他领域，如金融风控、信用评估等，以提升模型的公平性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Medical decision systems increasingly rely on data from multiple sources to ensure reliable and unbiased diagnosis. However, existing multimodal learning models fail to achieve this goal because they often ignore two critical challenges. First, various data modalities may learn unevenly, thereby converging to a model biased towards certain modalities. Second, the model may emphasize learning on certain demographic groups causing unfair performances. The two aspects can influence each other, as different data modalities may favor respective groups during optimization, leading to both imbalanced and unfair multimodal learning. This paper proposes a novel approach called MultiFair for multimodal medical classification, which addresses these challenges with a dual-level gradient modulation process. MultiFair dynamically modulates training gradients regarding the optimization direction and magnitude at both data modality and group levels. We conduct extensive experiments on two multimodal medical datasets with different demographic groups. The results show that MultiFair outperforms state-of-the-art multimodal learning and fairness learning methods.