論文の概要: BenchMD: A Benchmark for Modality-Agnostic Learning on Medical Images and Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08486v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 17:59:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 13:53:45.065862
• Title: BenchMD: A Benchmark for Modality-Agnostic Learning on Medical Images and Sensors
• Title（参考訳）: BenchMD:医療画像とセンサのモダリティ非依存学習ベンチマーク
• Authors: Kathryn Wantlin, Chenwei Wu, Shih-Cheng Huang, Oishi Banerjee, Farah Dadabhoy, Veeral Vipin Mehta, Ryan Wonhee Han, Fang Cao, Raja R. Narayan, Errol Colak, Adewole Adamson, Laura Heacock, Geoffrey H. Tison, Alex Tamkin, Pranav Rajpurkar
• Abstract要約: 我々は、アーキテクチャやトレーニング技術を含むモダリティ非依存の手法が、様々な医療タスクでどのように機能するかをテストするベンチマークであるBenchMDを提案する。 BenchMDは、1Dセンサーデータ、2Dイメージ、3Dスキャンを含む7つの医療モダリティのための19の公開データセットを組み合わせている。 以上の結果から,モダリティ非依存の手法が全てのモダリティに対して高い性能を達成することはなく,ベンチマークに十分な改善の余地が残されていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.695342954247606
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical data poses a daunting challenge for AI algorithms: it exists in many different modalities, experiences frequent distribution shifts, and suffers from a scarcity of examples and labels. Recent advances, including transformers and self-supervised learning, promise a more universal approach that can be applied flexibly across these diverse conditions. To measure and drive progress in this direction, we present BenchMD: a benchmark that tests how modality-agnostic methods, including architectures and training techniques (e.g. self-supervised learning, ImageNet pretraining), perform on a diverse array of clinically-relevant medical tasks. BenchMD combines 19 publicly available datasets for 7 medical modalities, including 1D sensor data, 2D images, and 3D volumetric scans. Our benchmark reflects real-world data constraints by evaluating methods across a range of dataset sizes, including challenging few-shot settings that incentivize the use of pretraining. Finally, we evaluate performance on out-of-distribution data collected at different hospitals than the training data, representing naturally-occurring distribution shifts that frequently degrade the performance of medical AI models. Our baseline results demonstrate that no modality-agnostic technique achieves strong performance across all modalities, leaving ample room for improvement on the benchmark. Code is released at https://github.com/rajpurkarlab/BenchMD .
• Abstract（参考訳）: 医療データは、aiアルゴリズムにとって厄介な課題である:それは多くの異なるモダリティに存在し、頻繁な分散シフトを経験し、サンプルやラベルの不足に苦しむ。 トランスフォーマーや自己教師付き学習を含む最近の進歩は、これらの多様な条件に柔軟に適用可能な、より普遍的なアプローチを約束している。 この方向の進捗を計測し、推進するために、アーキテクチャやトレーニング技術(例えば、自己教師付き学習、ImageNet事前学習)を含むモダリティ非依存の手法が、様々な臨床関連医療タスクでどのように機能するかをテストするベンチマークであるBenchMDを提案する。 BenchMDは、1Dセンサーデータ、2Dイメージ、3Dボリュームスキャンを含む7つの医療モードのための19の公開データセットを組み合わせている。 このベンチマークは、プリトレーニングの使用をインセンティブとする少数の設定を含む、さまざまなデータセットサイズにわたるメソッドを評価することによって、実世界のデータ制約を反映しています。 最後に,医療用aiモデルの性能を頻繁に低下させる自然に発生する分布変化を表現し,各病院で収集した分散データの性能をトレーニングデータより評価する。 その結果, モダリティに依存しない手法が全てのモダリティに対して高い性能を達成できないことが示され, ベンチマークに十分な改善の余地が残されている。 コードはhttps://github.com/rajpurkarlab/benchmdでリリースされる。

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