論文の概要: TransFair: Transferring Fairness from Ocular Disease Classification to Progression Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00051v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 03:33:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:40:12.396798
• Title: TransFair: Transferring Fairness from Ocular Disease Classification to Progression Prediction
• Title（参考訳）: TransFair: 眼疾患分類から進行予測への移行
• Authors: Leila Gheisi, Henry Chu, Raju Gottumukkala, Yan Luo, Xingquan Zhu, Mengyu Wang, Min Shi,
• Abstract要約: 眼疾患の進行予測における人口動態の公平性を高めるためにTransFairを導入する。 TransFairは、公平な疾患分類モデルを、公平に保存された進行予測タスクに転送することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.034985388431734
• License:
• Abstract: The use of artificial intelligence (AI) in automated disease classification significantly reduces healthcare costs and improves the accessibility of services. However, this transformation has given rise to concerns about the fairness of AI, which disproportionately affects certain groups, particularly patients from underprivileged populations. Recently, a number of methods and large-scale datasets have been proposed to address group performance disparities. Although these methods have shown effectiveness in disease classification tasks, they may fall short in ensuring fair prediction of disease progression, mainly because of limited longitudinal data with diverse demographics available for training a robust and equitable prediction model. In this paper, we introduce TransFair to enhance demographic fairness in progression prediction for ocular diseases. TransFair aims to transfer a fairness-enhanced disease classification model to the task of progression prediction with fairness preserved. Specifically, we train a fair EfficientNet, termed FairEN, equipped with a fairness-aware attention mechanism using extensive data for ocular disease classification. Subsequently, this fair classification model is adapted to a fair progression prediction model through knowledge distillation, which aims to minimize the latent feature distances between the classification and progression prediction models. We evaluate FairEN and TransFair for fairness-enhanced ocular disease classification and progression prediction using both two-dimensional (2D) and 3D retinal images. Extensive experiments and comparisons with models with and without considering fairness learning show that TransFair effectively enhances demographic equity in predicting ocular disease progression.
• Abstract（参考訳）: 自動疾患分類における人工知能(AI)の使用は、医療費を大幅に削減し、サービスのアクセシビリティを向上させる。 しかし、この変革はAIの公平性に対する懸念を引き起こしており、これは特定のグループ、特に未熟な人口の患者に不公平に影響を及ぼす。 近年,グループ性能の相違に対処するため,多数の手法や大規模データセットが提案されている。 これらの手法は, 疾患分類タスクにおいて有効性を示したが, 安定かつ公平な予測モデルをトレーニングするために利用可能な, 多様な人口層を持つ限られた縦断データにより, 疾患の進行の公正な予測に不足する可能性がある。 本稿では,眼疾患の進行予測における人口動態の公平性を高めるためにTransFairを導入する。 TransFairは、公平な疾患分類モデルを、公平に保存された進行予測タスクに転送することを目的としている。 具体的には、フェアネスを意識した注意機構を備えたフェア・エフィシエント・ネット(FairEN)を、眼疾患分類のための広範囲なデータを用いて訓練する。 その後、この公平な分類モデルは、知識蒸留による公正な進行予測モデルに適応し、分類と進行予測モデルの間の潜在特徴距離を最小化することを目的としている。 2次元 (2D) および3次元網膜像を用いて, 公正眼疾患分類と進行予測のためのFairENとTransFairの評価を行った。 フェアネス学習を考慮しないモデルとの比較実験により、TransFairは眼疾患の進行を予測する上で、人口シェアを効果的に向上させることが示された。

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