論文の概要: Private, fair and accurate: Training large-scale, privacy-preserving AI models in radiology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01622v1
• Date: Fri, 3 Feb 2023 09:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-06 16:44:39.836927
• Title: Private, fair and accurate: Training large-scale, privacy-preserving AI models in radiology
• Title（参考訳）: プライベートで公正で正確:放射線学における大規模でプライバシー保護のAIモデルを訓練する
• Authors: Soroosh Tayebi Arasteh, Alexander Ziller, Christiane Kuhl, Marcus Makowski, Sven Nebelung, Rickmer Braren, Daniel Rueckert, Daniel Truhn, Georgios Kaissis
• Abstract要約: プライバシ保護のための金の標準は、モデルのトレーニングに差分プライバシー(DP)を導入することである。 本研究の目的は,胸部X線写真診断のためのAIモデルのプライバシ保護トレーニングが,高精度かつ公平に可能であることを示すことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.481214477911095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) models are increasingly used in the medical domain. However, as medical data is highly sensitive, special precautions to ensure the protection of said data are required. The gold standard for privacy preservation is the introduction of differential privacy (DP) to model training. However, prior work has shown that DP has negative implications on model accuracy and fairness. Therefore, the purpose of this study is to demonstrate that the privacy-preserving training of AI models for chest radiograph diagnosis is possible with high accuracy and fairness compared to non-private training. N=193,311 high quality clinical chest radiographs were retrospectively collected and manually labeled by experienced radiologists, who assigned one or more of the following diagnoses: cardiomegaly, congestion, pleural effusion, pneumonic infiltration and atelectasis, to each side (where applicable). The non-private AI models were compared with privacy-preserving (DP) models with respect to privacy-utility trade-offs (measured as area under the receiver-operator-characteristic curve (AUROC)), and privacy-fairness trade-offs (measured as Pearson-R or Statistical Parity Difference). The non-private AI model achieved an average AUROC score of 0.90 over all labels, whereas the DP AI model with a privacy budget of epsilon=7.89 resulted in an AUROC of 0.87, i.e., a mere 2.6% performance decrease compared to non-private training. The privacy-preserving training of diagnostic AI models can achieve high performance with a small penalty on model accuracy and does not amplify discrimination against age, sex or co-morbidity. We thus encourage practitioners to integrate state-of-the-art privacy-preserving techniques into medical AI model development.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)モデルは、医療分野でますます使われている。 しかし、医療データの感度が高いため、そのデータの保護を確実にするための特別対策が必要である。 プライバシー保護の金本位制は、モデルトレーニングに差分プライバシー(dp)を導入することである。 しかし、過去の研究では、DPがモデル精度と公平性に悪影響を及ぼすことが示されている。 そこで本研究では,胸部X線画像診断のためのAIモデルのプライバシ保護トレーニングが,非プライベートトレーニングと比較して高い精度と公平性で可能であることを示す。 n=193,311の高品質胸部x線写真が回顧的に収集され,経験豊富な放射線科医によって手作業で分類された。 プライベートなAIモデルはプライバシ保護(DP)モデルと比較され、プライバシユーティリティトレードオフ(AUROC(Receer-operator-characteristic curve)の下で測定された領域)、プライバシとフェアネスのトレードオフ(ピアソン-Rまたは統計パリティ差)が測定された。 プライベートでないAIモデルはすべてのラベルに対して平均0.90のAUROCスコアを達成したが、プライバシー予算が7.89のDP AIモデルはAUROCの0.87、すなわち、プライベートでないトレーニングに比べてパフォーマンスがわずか2.6%低下した。 診断AIモデルのプライバシ保護トレーニングは、モデルの精度に小さなペナルティを伴って高いパフォーマンスを達成することができ、年齢、性別、または共道徳に対する差別を増幅しない。 したがって、医療aiモデル開発に最先端のプライバシー保護技術を統合することを実践者に推奨する。

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