論文の概要: Democratizing Artificial Intelligence in Healthcare: A Study of Model Development Across Two Institutions Incorporating Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12437v1
• Date: Fri, 25 Sep 2020 21:12:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 23:14:33.953356
• Title: Democratizing Artificial Intelligence in Healthcare: A Study of Model Development Across Two Institutions Incorporating Transfer Learning
• Title（参考訳）: 医療における人工知能の民主化 : トランスファーラーニングを取り入れた2施設間のモデル開発に関する研究
• Authors: Vikash Gupta1 and Holger Roth and Varun Buch3 and Marcio A.B.C. Rockenbach and Richard D White and Dong Yang and Olga Laur and Brian Ghoshhajra and Ittai Dayan and Daguang Xu and Mona G. Flores and Barbaros Selnur Erdal
• Abstract要約: トランスファーラーニング(TL)は、非常に小さなローカルデータセットを使用して、ある機関から完全に訓練されたモデルを他の機関によって微調整することを可能にする。 本稿では,基本的なユースケースを対象としたAIモデル開発におけるTLの課題,方法論,メリットについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.043077408518826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The training of deep learning models typically requires extensive data, which are not readily available as large well-curated medical-image datasets for development of artificial intelligence (AI) models applied in Radiology. Recognizing the potential for transfer learning (TL) to allow a fully trained model from one institution to be fine-tuned by another institution using a much small local dataset, this report describes the challenges, methodology, and benefits of TL within the context of developing an AI model for a basic use-case, segmentation of Left Ventricular Myocardium (LVM) on images from 4-dimensional coronary computed tomography angiography. Ultimately, our results from comparisons of LVM segmentation predicted by a model locally trained using random initialization, versus one training-enhanced by TL, showed that a use-case model initiated by TL can be developed with sparse labels with acceptable performance. This process reduces the time required to build a new model in the clinical environment at a different institution.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルのトレーニングは通常、広範囲なデータを必要とするが、Radiologyに応用された人工知能(AI)モデルを開発するための、大規模で正確な医療画像データセットとして簡単には利用できない。 トランスファー・ラーニング(tl)の可能性を認識して、ある機関から完全に訓練されたモデルが、はるかに小さなローカル・データセットを使用して、他の機関によって微調整されるようにする。本報告では、基礎的ユースケースのためのaiモデルの開発におけるtlの課題、方法論、および、tlの利点について述べる。 その結果,LVMセグメンテーションをランダム初期化を用いて局所的に訓練したモデルと,TLで強化した1つのトレーニングモデルとの比較により,TLで開始したユースケースモデルを,スパースラベルを用いて許容性能で開発できることが判明した。 このプロセスは、異なる施設における臨床環境における新しいモデル構築に必要な時間を短縮する。

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