Искусственный интеллект в медицинской области: обеспечение эффективности и справедливости для всех групп населения

 AI in Medical Imaging: Balancing Performance and Fairness Across Populations

“`html

Искусственный интеллект в медицинской диагностике: балансировка производительности и справедливости среди населения

По мере того, как модели искусственного интеллекта все более интегрируются в клиническую практику, оценка их производительности и потенциальных предубеждений в отношении различных демографических групп становится крайне важной. Глубокое обучение достигло значительных успехов в задачах медицинского изображения, однако исследования показывают, что эти модели часто наследуют предубеждения от данных, что приводит к неравенству в производительности среди различных подгрупп. Например, классификаторы рентгеновских снимков грудной клетки могут недооценивать состояния у чернокожих пациентов, что потенциально замедляет необходимый уход. Понимание и устранение этих предубеждений является ключевым для этичного использования этих моделей.

Недавние исследования выявляют неожиданную способность глубоких моделей точнее предсказывать демографическую информацию, такую как раса, пол и возраст, по медицинским изображениям, чем радиологи. Это вызывает опасения, что модели предсказания заболеваний могут использовать демографические особенности как вводные данные — корреляции в данных, которые не имеют клинического значения, но могут влиять на предсказания.

Исследование в журнале Nature Medicine

В недавней статье, опубликованной в известном журнале Nature Medicine, авторы исследования изучили, как демографические данные могут быть использованы в качестве вводных данных моделями классификации заболеваний в медицинском ИИ, что потенциально приводит к предвзятому результату. В этом исследовании авторы пытались ответить на несколько важных вопросов: оно исследует, приводит ли использование демографических особенностей в процессе предсказания этих алгоритмов к несправедливым результатам. Оно оценивает, насколько эффективно существующие техники могут избавиться от этих предубеждений и предоставить справедливые модели. Кроме того, исследование изучает поведение этих моделей в сценариях смещения реальных данных и определяет критерии и методы, которые могут гарантировать справедливость.

Исследовательская группа провела эксперименты для оценки производительности и справедливости медицинских ИИ моделей среди различных демографических групп и модальностей. Они сосредоточились на бинарных классификационных задачах, связанных с рентгеновскими снимками грудной клетки, включая категории, такие как “Нет патологии”, “Эффузия”, “Пневмоторакс” и “Кардиомегалия”, используя наборы данных, такие как MIMIC-CXR и CheXpert. Задачи дерматологии использовали набор данных ISIC для классификации “Нет патологии”, в то время как задачи офтальмологии были оценены с использованием набора данных ODIR, специально нацеленного на “Ретинопатию”. Метриками для оценки справедливости были ложноположительные (FPR) и ложноотрицательные (FNR) рейты, акцентируя взвешенные шансы для измерения неравенства производительности среди демографических подгрупп. В исследовании также исследовалось, как кодирование демографических данных влияет на справедливость модели и анализировались сдвиги распределения между внутригрупповыми (ID) и внегрупповыми (OOD) настройками. Ключевые результаты показали, что неравенства в справедливости сохранялись в различных настройках, и улучшения в справедливости внутригрупповых настроек не всегда переводились в лучшую справедливость внегрупповых настроек. Исследование подчеркнуло критическую необходимость надежных техник устранения предубеждений и всесторонней оценки для обеспечения справедливого развертывания ИИ.

Из экспериментов авторы выяснили, что кодирование демографических особенностей может действовать как “вводные данные” и значительно влиять на справедливость, особенно при сдвигах распределения. Их анализ показал, что удаление этих “вводных данных” может улучшить справедливость внутригрупповых настроек, но не обязательно переводится в лучшую справедливость внегрупповых настроек. Исследование выявило компромисс между справедливостью и другими клинически значимыми метриками, и справедливость, достигнутая внутригрупповыми настройками, может не сохраняться в внегрупповых сценариях. Авторы предложили начальные стратегии для диагностики и объяснения изменений в справедливости модели при сдвигах распределения и предложили, что надежные критерии выбора моделей являются важными для обеспечения справедливости в внегрупповых настройках. Они подчеркнули необходимость непрерывного мониторинга ИИ моделей в клинических средах для решения проблем снижения справедливости и вызова предположения о единой справедливой модели во всех настройках. Кроме того, авторы обсудили сложность включения демографических особенностей, подчеркнув, что в то время как некоторые из них могут быть причинными факторами для определенных заболеваний, другие могут быть косвенными заместителями, требующими тщательного рассмотрения при развертывании модели. Они также отметили ограничения текущих определений справедливости и побудили практиков выбирать метрики справедливости, соответствующие их конкретным случаям использования, учитывая как компромиссы между справедливостью и производительностью.

В заключение, крайне важно столкнуться и понять предубеждения, которые могут приобрести модели ИИ из обучающих данных по мере их все более интегрируются в клиническую практику. Исследование подчеркивает, насколько сложно сохранить производительность, обеспечивая при этом справедливость, особенно при обработке вариаций распределения между обучением и реальными настройками. Для обеспечения доверия и справедливости ИИ систем крайне важно использовать эффективные стратегии устранения предубеждений, непрерывный мониторинг и тщательный выбор моделей. Кроме того, сложность демографических характеристик в предсказании заболеваний подчеркивает необходимость сложного подхода к справедливости, где разрабатываются модели, которые не только технически хороши, но и морально правильны и настраиваются для реальных клинических сред.

Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему Telegram каналу и группе LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.

Не забудьте присоединиться к нашему 48 тыс. ML SubReddit

Найдите предстоящие вебинары по ИИ здесь

Arcee AI выпустила DistillKit: открытый и простой в использовании инструмент для трансформации модельного сжатия для создания эффективных малых языковых моделей

Подробнее оригинальную статью можно найти на MarkTechPost.

“`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…