論文の概要: Explainable, Domain-Adaptive, and Federated Artificial Intelligence in
Medicine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09317v1
- Date: Thu, 17 Nov 2022 03:32:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 15:54:15.173705
- Title: Explainable, Domain-Adaptive, and Federated Artificial Intelligence in
Medicine
- Title（参考訳）: 医学における説明可能・ドメイン適応・連合型人工知能
- Authors: Ahmad Chaddad, Qizong lu, Jiali Li, Yousef Katib, Reem Kateb, Camel
Tanougast, Ahmed Bouridane, Ahmed Abdulkadir
- Abstract要約: 我々は、AIによる医療意思決定における特定の課題に対処する3つの主要な方法論的アプローチに焦点を当てる。
ドメイン適応と転送学習により、AIモデルをトレーニングし、複数のドメインにわたって適用することができる。
フェデレーテッド・ラーニングは、機密性の高い個人情報を漏らさずに大規模なモデルを学習することを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.126042819606137
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) continues to transform data analysis in many
domains. Progress in each domain is driven by a growing body of annotated data,
increased computational resources, and technological innovations. In medicine,
the sensitivity of the data, the complexity of the tasks, the potentially high
stakes, and a requirement of accountability give rise to a particular set of
challenges. In this review, we focus on three key methodological approaches
that address some of the particular challenges in AI-driven medical decision
making. (1) Explainable AI aims to produce a human-interpretable justification
for each output. Such models increase confidence if the results appear
plausible and match the clinicians expectations. However, the absence of a
plausible explanation does not imply an inaccurate model. Especially in highly
non-linear, complex models that are tuned to maximize accuracy, such
interpretable representations only reflect a small portion of the
justification. (2) Domain adaptation and transfer learning enable AI models to
be trained and applied across multiple domains. For example, a classification
task based on images acquired on different acquisition hardware. (3) Federated
learning enables learning large-scale models without exposing sensitive
personal health information. Unlike centralized AI learning, where the
centralized learning machine has access to the entire training data, the
federated learning process iteratively updates models across multiple sites by
exchanging only parameter updates, not personal health data. This narrative
review covers the basic concepts, highlights relevant corner-stone and
state-of-the-art research in the field, and discusses perspectives.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は多くの領域でデータ分析を変換し続けている。
各ドメインの進歩は、アノテートされたデータの増加、計算リソースの増加、技術革新によって駆動される。
医学では、データの感度、タスクの複雑さ、潜在的に高い利害関係、そして説明責任の要件は、特定の課題を生じさせる。
本稿では、AIによる医療意思決定における課題に対処する3つの主要な方法論的アプローチに焦点を当てる。
1)説明可能なAIは,各出力に対して人間解釈可能な正当性を作り出すことを目的としている。
このようなモデルは、結果が妥当で、臨床医の期待に合致すると信頼性が高まる。
しかし、妥当な説明がないことは、不正確なモデルを意味するものではない。
特に、精度を最大化するために調整された非常に非線形で複雑なモデルでは、解釈可能な表現は正当化のごく一部しか反映しない。
2) ドメイン適応と伝達学習により、AIモデルを複数のドメインにまたがってトレーニングおよび適用することが可能となる。
例えば、異なる取得ハードウェアで取得した画像に基づく分類タスク。
3)フェデレートラーニングにより,個人情報を侵害することなく大規模モデルの学習が可能となる。
集中学習マシンがトレーニングデータ全体にアクセスする集中型AI学習とは異なり、フェデレーション学習プロセスは、個人の健康データではなくパラメータ更新のみを交換することによって、複数のサイトにわたるモデルを反復的に更新する。
この物語レビューは、基本的な概念をカバーし、この分野における関連する基礎研究と最先端の研究を強調し、視点について論じる。
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