論文の概要: How I failed machine learning in medical imaging -- shortcomings and
recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10292v1
- Date: Thu, 18 Mar 2021 14:46:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-19 14:13:45.296635
- Title: How I failed machine learning in medical imaging -- shortcomings and
recommendations
- Title(参考訳): 医療画像における機械学習の失敗 -- 欠点と推奨
- Authors: Ga\"el Varoquaux and Veronika Cheplygina
- Abstract要約: あらゆるステップにおいて、潜在的なバイアスが忍び込みます。
これらの問題に対処するイニシアチブはすでに始まっています
今後、これらの問題を解決する方法については、幅広い推奨事項を提供しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9137554315375919
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Medical imaging is an important research field with many opportunities for
improving patients' health. However, there are a number of challenges that are
slowing down the progress of the field as a whole, such optimizing for
publication. In this paper we reviewed several problems related to choosing
datasets, methods, evaluation metrics, and publication strategies. With a
review of literature and our own analysis, we show that at every step,
potential biases can creep in. On a positive note, we also see that initiatives
to counteract these problems are already being started. Finally we provide a
broad range of recommendations on how to further these address problems in the
future. For reproducibility, data and code for our analyses are available on
\url{https://github.com/GaelVaroquaux/ml_med_imaging_failures}
- Abstract(参考訳): 医療画像は、患者の健康を改善する多くの機会を持つ重要な研究分野である。
しかし、出版の最適化など、この分野全体の進歩を鈍化させている課題はいくつかある。
本稿では,データセットの選択,手法,評価指標,公開戦略に関する諸問題について概説する。
文献のレビューと分析によって、あらゆる段階において、潜在的なバイアスが忍び寄ることが示されます。
ポジティブな点として、これらの問題に対処するイニシアチブはすでに始まっています。
最後に、将来的にこれらの問題を解決する方法について、幅広い推奨事項を提供しています。
再現性のため、解析のためのデータとコードは \url{https://github.com/gaelvaroquaux/ml_med_imaging_failures} で利用可能である。
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