論文の概要: Slicing Through Bias: Explaining Performance Gaps in Medical Image Analysis using Slice Discovery Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12142v2
• Date: Tue, 22 Oct 2024 13:32:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:26:47.522934
• Title: Slicing Through Bias: Explaining Performance Gaps in Medical Image Analysis using Slice Discovery Methods
• Title（参考訳）: バイアススライシング:スライスディスカバリ法による医用画像解析におけるパフォーマンスギャップの説明
• Authors: Vincent Olesen, Nina Weng, Aasa Feragen, Eike Petersen,
• Abstract要約: 我々はSlice Discovery Methodsを用いて、観測された性能格差の原因に関する仮説とデータの解釈可能な未実行部分集合を同定する。 本研究は, 仮説定式化におけるSDMの有効性を実証し, 既往の男女間パフォーマンスの相違について解説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.274804664403783
• License:
• Abstract: Machine learning models have achieved high overall accuracy in medical image analysis. However, performance disparities on specific patient groups pose challenges to their clinical utility, safety, and fairness. This can affect known patient groups - such as those based on sex, age, or disease subtype - as well as previously unknown and unlabeled groups. Furthermore, the root cause of such observed performance disparities is often challenging to uncover, hindering mitigation efforts. In this paper, to address these issues, we leverage Slice Discovery Methods (SDMs) to identify interpretable underperforming subsets of data and formulate hypotheses regarding the cause of observed performance disparities. We introduce a novel SDM and apply it in a case study on the classification of pneumothorax and atelectasis from chest x-rays. Our study demonstrates the effectiveness of SDMs in hypothesis formulation and yields an explanation of previously observed but unexplained performance disparities between male and female patients in widely used chest X-ray datasets and models. Our findings indicate shortcut learning in both classification tasks, through the presence of chest drains and ECG wires, respectively. Sex-based differences in the prevalence of these shortcut features appear to cause the observed classification performance gap, representing a previously underappreciated interaction between shortcut learning and model fairness analyses.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、医用画像解析において高い総合的精度を達成した。 しかし、特定の患者群におけるパフォーマンス格差は、その臨床的有用性、安全性、公平性に課題をもたらす。 これは、性別、年齢、病気のサブタイプに基づく既知の患者グループや、以前は知られていなかった、ラベルのないグループに影響を及ぼす可能性がある。 さらに、このような観察された性能格差の根本原因を明らかにすることはしばしば困難であり、緩和の努力を妨げる。 本稿では,これらの問題に対処するために,Slice Discovery Methods (SDMs) を用いて,データの解釈可能な未処理部分集合を同定し,観測性能の相違の原因に関する仮説を定式化する。 我々は,新しいSDMを導入し,胸部X線からの気胸と無気腫の分類のケーススタディに応用した。 本研究は, 仮説定式化におけるSDMの有効性を実証し, 広く用いられている胸部X線データセットおよびモデルにおいて, 男女間の既往の相違について説明する。 以上の結果から,胸部ドレインと心電図ワイヤーを併用し,両分類作業におけるショートカット学習について検討した。 これらのショートカット特徴の有病率の性差は、ショートカット学習とモデルフェアネス分析の相違点として、観察された分類性能のギャップを引き起こすと考えられる。

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