通过对比学习提高自动化胸部X光学诊断的公平性
Mingquan Lin1, Tianhao Li1, Zhaoyi Sun1
1From the Departments of Population Health Sciences (M.L., Z.S., F.W., Y.P.) and Radiology (G.S.), Weill Cornell Medicine, 425 E 61st St, New York, NY 10065; Department of Surgery, University of Minnesota, Minneapolis, Minn (M.L.); and School of Information (T.L., Y.D.) and Department of Electrical and Computer Engineering (G.H.), The University of Texas at Austin, Austin, Tex.
这项研究开发了一种使用监督对比学习 (SCL) 的人工智能模型,以减少胸部放射诊断中的偏差. 该SCL模型在各种子组中显示出显著的偏差减少,提高了AI诊断工具的公平性和可靠性.
科学领域:
- 医疗成像中的人工智能
- 机器学习用于诊断的准确性.
- 放射学和医学诊断 医学诊断
背景情况:
- 对于胸部放射诊断的深度学习模型可能会表现出与患者人口统计学相关的偏见.
- 确保人工智能诊断工具的公平性和可靠性对于公平的医疗保健至关重要.
- 监督对比学习 (SCL) 提供了一种减轻人工智能模型偏差的潜在方法.
研究的目的:
- 开发和评估一种利用监督对比学习 (SCL) 的人工智能模型,以最大限度地减少胸部放射图的诊断偏差.
- 评估模型在生成公平的图像嵌入中有效性的效果,以提高诊断公平性.
- 为了减少AI驱动的胸部X-ray诊断偏差在不同的患者子组.
主要方法:
- 一项回顾性研究评估了SCL模型的两个大型胸部X射线数据集:MIDRC (77,887张图像) 和胸部X射线14 (112,120张图像).
- 该SCL方法使用精心挑选的阳性和阴性样本来创建公平的图像嵌入.
- 通过测量接收器操作特征曲线差异 (∆mAUC) 下的边缘区域来量化偏差减小来评估模型性能.
主要成果:
- 拟议的SCL模型显示,与基线模型相比,性别,种族和年龄分组的偏差在统计学上显著下降 (P < .001).
- 偏差的∆mAUC值特别低:性别为0.01 (MIDRC),种族为0.21 (MIDRC) 和年龄为0.10 (MIDRC).
- 在胸部X射线14数据集上,性别和年龄偏差的∆mAUC值分别为0.01和0.05,表明成功缓解偏差.
结论:
- 监督对比学习有效地减轻了用于胸部X射线诊断的人工智能模型的偏差.
- 开发的SCL方法提高了基于深度学习的诊断系统的公平性和可靠性.
- 这种方法解决了有关AI在医学成像中的公平表现的关键问题.
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