論文の概要: Deep Learning Discovery of Demographic Biomarkers in Echocardiography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06421v1
- Date: Wed, 13 Jul 2022 16:48:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-15 13:06:07.241485
- Title: Deep Learning Discovery of Demographic Biomarkers in Echocardiography
- Title（参考訳）: 心エコー図における生マーカーの深層学習
- Authors: Grant Duffy, Shoa L. Clarke, Matthew Christensen, Bryan He, Neal Yuan,
Susan Cheng, and David Ouyang
- Abstract要約: 深層学習アルゴリズムを用いて、心エコー画像から年齢、人種、性別を予測することができるかどうかを検証する。
年齢、性別、人種を予測するために、ビデオベースの畳み込みニューラルネットワークをトレーニングしました。
ディープラーニングモデルは、人種を確実に予測できず、年齢と性別を識別できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3957768262206625
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning has been shown to accurately assess 'hidden' phenotypes and
predict biomarkers from medical imaging beyond traditional clinician
interpretation of medical imaging. Given the black box nature of artificial
intelligence (AI) models, caution should be exercised in applying models to
healthcare as prediction tasks might be short-cut by differences in
demographics across disease and patient populations. Using large
echocardiography datasets from two healthcare systems, we test whether it is
possible to predict age, race, and sex from cardiac ultrasound images using
deep learning algorithms and assess the impact of varying confounding
variables. We trained video-based convolutional neural networks to predict age,
sex, and race. We found that deep learning models were able to identify age and
sex, while unable to reliably predict race. Without considering confounding
differences between categories, the AI model predicted sex with an AUC of 0.85
(95% CI 0.84 - 0.86), age with a mean absolute error of 9.12 years (95% CI 9.00
- 9.25), and race with AUCs ranging from 0.63 - 0.71. When predicting race, we
show that tuning the proportion of a confounding variable (sex) in the training
data significantly impacts model AUC (ranging from 0.57 to 0.84), while in
training a sex prediction model, tuning a confounder (race) did not
substantially change AUC (0.81 - 0.83). This suggests a significant proportion
of the model's performance on predicting race could come from confounding
features being detected by AI. Further work remains to identify the particular
imaging features that associate with demographic information and to better
understand the risks of demographic identification in medical AI as it pertains
to potentially perpetuating bias and disparities.
- Abstract（参考訳）: 深層学習は「隠れた」表現型を正確に評価し、従来の臨床医による医療画像の解釈以上の医療画像からバイオマーカーを予測することが示されている。
人工知能(AI)モデルのブラックボックスの性質を考えると、予測タスクが病気と患者人口の人口差によってショートカットされる可能性があるため、医療にモデルを適用する際には注意が必要である。
2つの医療システムから得られた大きな心エコーデータを用いて、深層学習アルゴリズムを用いて、心エコー画像から年齢、人種、性別を予測できるかどうかを検証し、様々な相反変数の影響を評価する。
年齢、性別、人種を予測するために、ビデオベースの畳み込みニューラルネットワークを訓練した。
ディープラーニングモデルは、人種を確実に予測できず、年齢と性別を識別できることがわかった。
カテゴリーの違いを考慮せずに、AIモデルはAUCの性別は0.85(95% CI 0.84 - 0.86)、平均絶対誤差は9.12年(95% CI 9.00 - 9.25)、AUCの人種は0.63 - 0.71と予測した。
レース予測では,学習データ中の共起変数(性)の比率の調整がAUC(0.57～0.84の範囲)に大きく影響し,セックス予測モデルのトレーニングでは,共同設立者(レース)の調整がAUC(0.81～0.83)を大きく変えることはなかった。
これは、aiによって検出される機能を統合することによって、レース予測におけるモデルのパフォーマンスのかなりの割合がもたらされることを示唆している。
さらに、人口統計情報に関連する特定の画像の特徴を特定し、医療AIにおける人口統計学的識別のリスクをよりよく理解するためにも、バイアスや格差が持続する可能性がある。
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