論文の概要: Fairness in Medical Image Analysis and Healthcare: A Literature Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13177v6
• Date: Tue, 5 Dec 2023 07:59:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 20:43:20.857609
• Title: Fairness in Medical Image Analysis and Healthcare: A Literature Survey
• Title（参考訳）: 医療画像分析と医療の公正性:文献調査
• Authors: Zikang Xu, Jun Li, Qingsong Yao, Han Li, S. Kevin Zhou
• Abstract要約: 医療画像分析(MedIA)と医療におけるフェアネス研究の現状を概観する。 具体的には、まず公平性の定義、不公平性の原因、潜在的な解について論じる。 次に,公平度評価と不公平度軽減によって分類されたMedIAの公正度に関する最近の研究について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.77342958038514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning-enabled medical imaging analysis has become a vital part of the automatic diagnosis system. However, machine learning, especially deep learning models have been shown to demonstrate a systematic bias towards certain subgroups of people. For instance, they yield a preferential predictive performance to males over females, which is unfair and potentially harmful especially in healthcare scenarios. In this literature survey, we give a comprehensive review of the current progress of fairness studies in medical image analysis (MedIA) and healthcare. Specifically, we first discuss the definitions of fairness, the source of unfairness and potential solutions. Then, we discuss current research on fairness for MedIA categorized by fairness evaluation and unfairness mitigation. Furthermore, we conduct extensive experiments to evaluate the fairness of different medical imaging tasks. Finally, we discuss the challenges and future directions in developing fair MedIA and healthcare applications
• Abstract（参考訳）: 自動診断システムでは,機械学習を利用した医用画像解析が不可欠となっている。 しかし、機械学習、特にディープラーニングモデルは、特定のサブグループに対する体系的なバイアスを示すことが示されている。 例えば、女性よりも男性に優先的な予測能力を与え、特に医療シナリオでは不公平で潜在的に有害である。 本稿では,医療画像解析(media)と医療における公平性研究の現状について概観する。 具体的には、まず公平性の定義、不公平さの源泉、潜在的な解決策について論じる。 次に,公平度評価と不公平度軽減によって分類されたMedIAの公正度に関する最近の研究について論じる。 さらに,異なる医療画像タスクの公平性を評価するために,広範な実験を行った。 最後に、公正な医療アプリケーション開発における課題と今後の方向性について論じる。

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