論文の概要: A Standardized Radiograph-Agnostic Framework and Platform For Evaluating AI Radiological Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07276v1
• Date: Mon, 3 Aug 2020 02:09:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-07 06:28:23.411911
• Title: A Standardized Radiograph-Agnostic Framework and Platform For Evaluating AI Radiological Systems
• Title（参考訳）: AIラジオロジカルシステム評価のための標準化されたラジオグラフ非依存フレームワークとプラットフォーム
• Authors: Darlington Ahiale Akogo
• Abstract要約: 我々は、さまざまな地理的な場所、性別、年齢グループにまたがる一般化能力に基づいて、あらゆる人工知能の放射線学的解を評価できる、放射線グラフに依存しないプラットフォームとフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radiology has been essential to accurately diagnosing diseases and assessing responses to treatment. The challenge however lies in the shortage of radiologists globally. As a response to this, a number of Artificial Intelligence solutions are being developed. The challenge Artificial Intelligence radiological solutions however face is the lack of a benchmarking and evaluation standard, and the difficulties of collecting diverse data to truly assess the ability of such systems to generalise and properly handle edge cases. We are proposing a radiograph-agnostic platform and framework that would allow any Artificial Intelligence radiological solution to be assessed on its ability to generalise across diverse geographical location, gender and age groups.
• Abstract（参考訳）: 放射線学は、疾患を正確に診断し、治療に対する反応を評価するのに不可欠である。 しかし問題は、世界中の放射線技師の不足にある。 これに対応するために、多くの人工知能ソリューションが開発されている。 しかし、人工知能の放射線学的ソリューションが直面する課題は、ベンチマークと評価基準の欠如と、エッジケースを一般化し、適切に処理するシステムの能力を真に評価する多様なデータを収集することの難しさである。 我々は、あらゆる人工知能の放射線学的解決策を、地理的な場所、性別、年齢のグループにまたがって一般化する能力に基づいて評価できる、放射線グラフ非依存のプラットフォームとフレームワークを提案している。

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