論文の概要: Detecting Spurious Correlations with Sanity Tests for Artificial Intelligence Guided Radiology Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03048v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 14:14:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 15:10:21.743881
• Title: Detecting Spurious Correlations with Sanity Tests for Artificial Intelligence Guided Radiology Systems
• Title（参考訳）: 人工知能ガイド放射線学システムにおけるサニティテストによる汚い相関の検出
• Authors: Usman Mahmood, Robik Shrestha, David D.B. Bates, Lorenzo Mannelli, Giuseppe Corrias, Yusuf Erdi, Christopher Kanan
• Abstract要約: 放射線学におけるAIの展開における重要な要素は、開発システムの有効性と安全性への信頼を得ることである。 現在のゴールド標準アプローチは、一般化データセットのパフォーマンスの分析検証を行うことである。 間違った理由から,システムが開発データに対して良好に動作するかどうかを特定するための,一連の健全性テストについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.249702822013045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has been successful at solving numerous problems in machine perception. In radiology, AI systems are rapidly evolving and show progress in guiding treatment decisions, diagnosing, localizing disease on medical images, and improving radiologists' efficiency. A critical component to deploying AI in radiology is to gain confidence in a developed system's efficacy and safety. The current gold standard approach is to conduct an analytical validation of performance on a generalization dataset from one or more institutions, followed by a clinical validation study of the system's efficacy during deployment. Clinical validation studies are time-consuming, and best practices dictate limited re-use of analytical validation data, so it is ideal to know ahead of time if a system is likely to fail analytical or clinical validation. In this paper, we describe a series of sanity tests to identify when a system performs well on development data for the wrong reasons. We illustrate the sanity tests' value by designing a deep learning system to classify pancreatic cancer seen in computed tomography scans.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(ai)は、機械知覚の多くの問題を解決することに成功した。 放射線学において、AIシステムは急速に進化し、治療決定の導出、診断、医療画像上の疾患の局所化、放射線医の効率の向上の進展を示している。 放射線学におけるAIの展開における重要な要素は、開発システムの有効性と安全性への信頼を得ることである。 現在のゴールドスタンダードのアプローチは、1つ以上の機関からの一般化データセットでパフォーマンスの分析検証を行い、次にデプロイ中のシステムの有効性に関する臨床検証を行う。 臨床検証研究は時間がかかり、ベストプラクティスは分析検証データの限られた再利用を指示するので、システムが分析または臨床検証に失敗する可能性があるかどうかを事前に知るのが理想的です。 本稿では,開発データに不正な理由から,システムがいつ良好に動作するかを特定するための一連の健全性テストについて述べる。 本研究は,ctで見る膵癌分類のための深層学習システムを設計することで,健康検査の価値を示す。

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