論文の概要: Towards actionability for open medical imaging datasets: lessons from
community-contributed platforms for data management and stewardship
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06353v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 12:01:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 17:06:50.254172
- Title: Towards actionability for open medical imaging datasets: lessons from
community-contributed platforms for data management and stewardship
- Title（参考訳）: オープン医療画像データセットの行動可能性に向けて--データ管理とスチュワードシップのためのコミュニティ提供プラットフォームからの教訓
- Authors: Amelia Jim\'enez-S\'anchez, Natalia-Rozalia Avlona, Dovile Juodelyte,
Th\'eo Sourget, Caroline Vang-Larsen, Hubert Dariusz Zaj\k{a}c, Veronika
Cheplygina
- Abstract要約: 医療画像データセットは、医療における人工知能の基本である。
それらはしばしば、KaggleやHuggingFaceといったプライベート企業を含むCommunity-Contributed Platforms (CCP)上でホストされる。
オープンデータは、データの公開価値の再分配を促進するために重要であるが、現在のCCPガバナンスモデルは、データセットの共有、文書化、評価に必要な品質を維持できない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.758593528245578
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Medical imaging datasets are fundamental to artificial intelligence (AI) in
healthcare. The accuracy, robustness and fairness of diagnostic algorithms
depend on the data (and its quality) on which the models are trained and
evaluated. Medical imaging datasets have become increasingly available to the
public, and are often hosted on Community-Contributed Platforms (CCP),
including private companies like Kaggle or HuggingFace. While open data is
important to enhance the redistribution of data's public value, we find that
the current CCP governance model fails to uphold the quality needed and
recommended practices for sharing, documenting, and evaluating datasets. In
this paper we investigate medical imaging datasets on CCPs and how they are
documented, shared, and maintained. We first highlight some differences between
medical imaging and computer vision, particularly in the potentially harmful
downstream effects due to poor adoption of recommended dataset management
practices. We then analyze 20 (10 medical and 10 computer vision) popular
datasets on CCPs and find vague licenses, lack of persistent identifiers and
storage, duplicates and missing metadata, with differences between the
platforms. We present "actionability" as a conceptual metric to reveal the data
quality gap between characteristics of data on CCPs and the desired
characteristics of data for AI in healthcare. Finally, we propose a
commons-based stewardship model for documenting, sharing and maintaining
datasets on CCPs and end with a discussion of limitations and open questions.
- Abstract（参考訳）: 医療画像データセットは、医療における人工知能(AI)の基本である。
診断アルゴリズムの正確性、堅牢性、公平性は、モデルが訓練され評価されるデータ(およびその品質)に依存する。
医用画像データセットはますます一般公開され、KaggleやHuggingFaceといったプライベート企業を含むCommunity-Contributed Platforms (CCP)上でホストされることが多い。
オープンデータはデータの公開価値の再分配を強化するために重要であるが、現在のcppガバナンスモデルでは、データセットの共有、文書化、評価に必要な品質と推奨プラクティスの維持に失敗している。
本稿では,CCPの医療画像データセットとその文書化,共有,維持方法について検討する。
まず,医療画像とコンピュータビジョンの相違点を強調する。特に,推奨データセット管理手法の採用が不十分なことによる下流効果について報告する。
次に、CCP上で20(医療とコンピュータビジョン10)の一般的なデータセットを分析し、曖昧なライセンス、永続的な識別子とストレージの欠如、重複とメタデータの欠如、プラットフォーム間の差異などを見つけます。
我々は,CCPデータの特徴と医療におけるAIデータの特徴との間のデータ品質のギャップを明らかにするための概念的指標として,「行動可能性」を提示する。
最後に、CCP上のデータセットの文書化、共有、保守のためのコモンズベースのスチュワードシップモデルを提案し、制限とオープンな質問に関する議論に終止符を打つ。
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