論文の概要: Inspecting Model Fairness in Ultrasound Segmentation Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02501v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 05:08:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 16:37:26.917087
• Title: Inspecting Model Fairness in Ultrasound Segmentation Tasks
• Title（参考訳）: 超音波分割作業におけるモデルフェアネスの検査
• Authors: Zikang Xu, Fenghe Tang, Quan Quan, Jianrui Ding, Chunping Ning, S. Kevin Zhou
• Abstract要約: 2つの超音波データセットを用いて,一連の深層学習(DL)セグメンテーションモデルについて検討する。 以上の結果から,最先端のDLアルゴリズムでさえ,超音波セグメンテーション作業において不公平な動作を示すことが明らかとなった。 これらの結果は重要な警告として機能し、実際のシナリオに展開する前に、慎重にモデル評価を行う必要性を強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.281029492841878
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid expansion of machine learning and deep learning (DL), researchers are increasingly employing learning-based algorithms to alleviate diagnostic challenges across diverse medical tasks and applications. While advancements in diagnostic precision are notable, some researchers have identified a concerning trend: their models exhibit biased performance across subgroups characterized by different sensitive attributes. This bias not only infringes upon the rights of patients but also has the potential to lead to life-altering consequences. In this paper, we inspect a series of DL segmentation models using two ultrasound datasets, aiming to assess the presence of model unfairness in these specific tasks. Our findings reveal that even state-of-the-art DL algorithms demonstrate unfair behavior in ultrasound segmentation tasks. These results serve as a crucial warning, underscoring the necessity for careful model evaluation before their deployment in real-world scenarios. Such assessments are imperative to ensure ethical considerations and mitigate the risk of adverse impacts on patient outcomes.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とディープラーニング(DL)の急速な拡大に伴い、研究者たちは、さまざまな医療タスクやアプリケーションにおける診断の課題を軽減するために、学習ベースのアルゴリズムをますます活用している。 診断精度の進歩は注目に値するが、一部の研究者は関連する傾向を特定している。 このバイアスは患者の権利を侵害するだけでなく、人生を変える結果をもたらす可能性がある。 本稿では,2つの超音波データセットを用いたdlセグメンテーションモデルの検討を行い,これらの課題におけるモデル不公平性を評価することを目的とした。 その結果,最先端のDLアルゴリズムでさえ,超音波セグメンテーション作業において不公平な動作を示すことがわかった。 これらの結果は、実世界のシナリオにデプロイする前に注意深くモデルを評価する必要性を強調する重要な警告となる。 このような評価は、倫理的考慮の確保と患者の予後に悪影響を及ぼすリスクの軽減に不可欠である。

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