論文の概要: Towards Fairness in AI for Melanoma Detection: Systemic Review and Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12846v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 20:31:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:23.910575
• Title: Towards Fairness in AI for Melanoma Detection: Systemic Review and Recommendations
• Title（参考訳）: メラノーマ検出のためのAIの公正性に向けて:システムレビューと勧告
• Authors: Laura N Montoya, Jennafer Shae Roberts, Belen Sanchez Hidalgo,
• Abstract要約: 本研究は,2013年から2024年にかけて発行されたAIによるメラノーマ検出研究の体系的レビューと予備的分析を行う。 以上の結果から,AIはメラノーマの検出を増強するが,皮膚の色調の軽さには有意な偏りがあることが示唆された。 この研究は、すべての患者に公平で効果的なAIモデルを開発するために、多様なデータセットと堅牢な評価指標の必要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Early and accurate melanoma detection is crucial for improving patient outcomes. Recent advancements in artificial intelligence AI have shown promise in this area, but the technologys effectiveness across diverse skin tones remains a critical challenge. This study conducts a systematic review and preliminary analysis of AI based melanoma detection research published between 2013 and 2024, focusing on deep learning methodologies, datasets, and skin tone representation. Our findings indicate that while AI can enhance melanoma detection, there is a significant bias towards lighter skin tones. To address this, we propose including skin hue in addition to skin tone as represented by the LOreal Color Chart Map for a more comprehensive skin tone assessment technique. This research highlights the need for diverse datasets and robust evaluation metrics to develop AI models that are equitable and effective for all patients. By adopting best practices outlined in a PRISMA Equity framework tailored for healthcare and melanoma detection, we can work towards reducing disparities in melanoma outcomes.
• Abstract（参考訳）: 早期かつ正確なメラノーマ検出は、患者の予後を改善するために重要である。 人工知能AIの最近の進歩は、この分野における将来性を示しているが、様々な肌のトーンにまたがるテクノロジーの有効性は、依然として重要な課題である。 本研究は,深層学習手法,データセット,皮膚のトーン表現に着目し,2013年から2024年にかけて発行されたAIによるメラノーマ検出研究の体系的レビューと予備的分析を行う。 以上の結果から,AIはメラノーマの検出を増強するが,皮膚の色調の軽さには有意な偏りがあることが明らかとなった。 そこで本研究では,より包括的スキントーン評価手法として,ロリアルカラーチャートマップで表される肌色に加えて,肌色も含むことを提案する。 この研究は、すべての患者に公平で効果的なAIモデルを開発するために、多様なデータセットと堅牢な評価指標の必要性を強調している。 医療やメラノーマ検出に適したPRISMA Equityフレームワークで概説されたベストプラクティスを採用することで,メラノーマの予後の格差を軽減することができる。

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