論文の概要: Robust and Efficient Medical Imaging with Self-Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09723v1
• Date: Thu, 19 May 2022 17:34:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-20 12:07:38.647807
• Title: Robust and Efficient Medical Imaging with Self-Supervision
• Title（参考訳）: 自己スーパービジョンを用いたロバスト・高能率医用イメージング
• Authors: Shekoofeh Azizi, Laura Culp, Jan Freyberg, Basil Mustafa, Sebastien Baur, Simon Kornblith, Ting Chen, Patricia MacWilliams, S. Sara Mahdavi, Ellery Wulczyn, Boris Babenko, Megan Wilson, Aaron Loh, Po-Hsuan Cameron Chen, Yuan Liu, Pinal Bavishi, Scott Mayer McKinney, Jim Winkens, Abhijit Guha Roy, Zach Beaver, Fiona Ryan, Justin Krogue, Mozziyar Etemadi, Umesh Telang, Yun Liu, Lily Peng, Greg S. Corrado, Dale R. Webster, David Fleet, Geoffrey Hinton, Neil Houlsby, Alan Karthikesalingam, Mohammad Norouzi, Vivek Natarajan
• Abstract要約: 医用画像AIの堅牢性とデータ効率を向上させるための統一表現学習戦略であるREMEDISを提案する。 様々な医療画像タスクを研究し, 振り返りデータを用いて3つの現実的な応用シナリオをシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.62711706785834
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent progress in Medical Artificial Intelligence (AI) has delivered systems that can reach clinical expert level performance. However, such systems tend to demonstrate sub-optimal "out-of-distribution" performance when evaluated in clinical settings different from the training environment. A common mitigation strategy is to develop separate systems for each clinical setting using site-specific data [1]. However, this quickly becomes impractical as medical data is time-consuming to acquire and expensive to annotate [2]. Thus, the problem of "data-efficient generalization" presents an ongoing difficulty for Medical AI development. Although progress in representation learning shows promise, their benefits have not been rigorously studied, specifically for out-of-distribution settings. To meet these challenges, we present REMEDIS, a unified representation learning strategy to improve robustness and data-efficiency of medical imaging AI. REMEDIS uses a generic combination of large-scale supervised transfer learning with self-supervised learning and requires little task-specific customization. We study a diverse range of medical imaging tasks and simulate three realistic application scenarios using retrospective data. REMEDIS exhibits significantly improved in-distribution performance with up to 11.5% relative improvement in diagnostic accuracy over a strong supervised baseline. More importantly, our strategy leads to strong data-efficient generalization of medical imaging AI, matching strong supervised baselines using between 1% to 33% of retraining data across tasks. These results suggest that REMEDIS can significantly accelerate the life-cycle of medical imaging AI development thereby presenting an important step forward for medical imaging AI to deliver broad impact.
• Abstract（参考訳）: 医療人工知能(AI)の最近の進歩は、臨床専門家レベルのパフォーマンスに到達するシステムを提供している。 しかし,これらのシステムでは,トレーニング環境と異なる臨床環境において,最適な「アウト・オブ・ディストリビューション」性能を示す傾向にある。 一般的な緩和戦略は、サイト固有のデータ [1] を用いて、臨床環境ごとに別々のシステムを開発することである。 しかし、医療データが取得に時間がかかり、[2]を注釈するのにコストがかかるため、これはすぐに非現実的になる。 このように、「データ効率の一般化」という問題は、医療AI開発において進行中の困難を呈している。 表現学習の進歩は将来性を示すが、その利点は厳密には研究されていない。 これらの課題に対処するため、医療画像AIの堅牢性とデータ効率を向上させるための統一表現学習戦略REMEDISを提案する。 REMEDISは、大規模教師ありトランスファー学習と自己教師あり学習を組み合わせた汎用的な組み合わせを使用し、タスク固有のカスタマイズをほとんど必要としない。 様々な医療画像タスクを研究し, 振り返りデータを用いて3つの現実的な応用シナリオをシミュレートする。 remedisは、強力な教師付きベースラインよりも診断精度が最大11.5%向上し、分布内性能が著しく向上している。 より重要なことに、我々の戦略は、医療画像aiの強力なデータ効率の一般化につながり、タスク間でデータを再トレーニングする1%から33%の頻度で、強い教師付きベースラインと一致します。 これらの結果から,REMEDISは医療画像AI開発のライフサイクルを著しく加速し,医療画像AIが幅広い影響を与えるための重要な一歩となることが示唆された。

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