論文の概要: Unmasking Biases and Navigating Pitfalls in the Ophthalmic Artificial Intelligence Lifecycle: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04997v1
• Date: Sun, 8 Oct 2023 03:49:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-12 13:49:31.075762
• Title: Unmasking Biases and Navigating Pitfalls in the Ophthalmic Artificial Intelligence Lifecycle: A Review
• Title（参考訳）: 眼科人工知能ライフサイクルにおけるバイアスの顕在化と落とし穴 : レビュー
• Authors: Luis Filipe Nakayama, Jo\~ao Matos, Justin Quion, Frederico Novaes, William Greig Mitchell, Rogers Mwavu, Ju-Yi Ji Hung, Alvina Pauline dy Santiago, Warachaya Phanphruk, Jaime S. Cardoso, Leo Anthony Celi
• Abstract要約: この記事では、AIライフサイクルを7つのステップに分割する。 データ収集; モデルタスクの定義; データ前処理とラベル付け; モデル開発; モデル評価と検証; デプロイメント。 最後に、デプロイ後の評価、監視、システムリカレーションを行い、各ステップにおける害のリスクと、それらを緩和するための戦略を掘り下げます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1929071422400446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Over the past two decades, exponential growth in data availability, computational power, and newly available modeling techniques has led to an expansion in interest, investment, and research in Artificial Intelligence (AI) applications. Ophthalmology is one of many fields that seek to benefit from AI given the advent of telemedicine screening programs and the use of ancillary imaging. However, before AI can be widely deployed, further work must be done to avoid the pitfalls within the AI lifecycle. This review article breaks down the AI lifecycle into seven steps: data collection; defining the model task; data pre-processing and labeling; model development; model evaluation and validation; deployment; and finally, post-deployment evaluation, monitoring, and system recalibration and delves into the risks for harm at each step and strategies for mitigating them.
• Abstract（参考訳）: 過去20年間で、データ可用性、計算能力、新たに利用可能なモデリング技術が指数関数的に増加し、人工知能(AI)アプリケーションへの関心、投資、研究が拡大した。 眼科は、遠隔医療スクリーニングプログラムの出現と補助画像の使用を考えると、AIの恩恵を受ける多くの分野の1つである。 しかし、AIが広くデプロイされる前には、AIライフサイクル内の落とし穴を避けるために、さらなる作業が必要です。 この記事では、AIライフサイクルを、データ収集、モデルタスクの定義、データ前処理とラベリング、モデル開発、モデル評価とバリデーション、デプロイメント、最後に、デプロイ後の評価、監視、システムリカバリの7つのステップに分類し、各ステップにおける危害のリスクと軽減戦略について論じます。

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