論文の概要: ScaleMAI: Accelerating the Development of Trusted Datasets and AI Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03410v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 22:12:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:49:39.947294
• Title: ScaleMAI: Accelerating the Development of Trusted Datasets and AI Models
• Title（参考訳）: ScaleMAI: 信頼されたデータセットとAIモデルの開発を加速する
• Authors: Wenxuan Li, Pedro R. A. S. Bassi, Tianyu Lin, Yu-Cheng Chou, Xinze Zhou, Yucheng Tang, Fabian Isensee, Kang Wang, Qi Chen, Xiaowei Xu, Xiaoxi Chen, Lizhou Wu, Qilong Wu, Yannick Kirchhoff, Maximilian Rokuss, Saikat Roy, Yuxuan Zhao, Dexin Yu, Kai Ding, Constantin Ulrich, Klaus Maier-Hein, Yang Yang, Alan L. Yuille, Zongwei Zhou,
• Abstract要約: 我々はAI統合データキュレーションとアノテーションのエージェントであるScaleMAIを提案する。 まず、ScaleMAIは25,362個のCTスキャンを作成した。 第2に、プログレッシブなヒューマン・イン・ザ・ループのイテレーションを通じて、ScaleMAIはFragship AI Modelを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.80682547774335
• License:
• Abstract: Building trusted datasets is critical for transparent and responsible Medical AI (MAI) research, but creating even small, high-quality datasets can take years of effort from multidisciplinary teams. This process often delays AI benefits, as human-centric data creation and AI-centric model development are treated as separate, sequential steps. To overcome this, we propose ScaleMAI, an agent of AI-integrated data curation and annotation, allowing data quality and AI performance to improve in a self-reinforcing cycle and reducing development time from years to months. We adopt pancreatic tumor detection as an example. First, ScaleMAI progressively creates a dataset of 25,362 CT scans, including per-voxel annotations for benign/malignant tumors and 24 anatomical structures. Second, through progressive human-in-the-loop iterations, ScaleMAI provides Flagship AI Model that can approach the proficiency of expert annotators (30-year experience) in detecting pancreatic tumors. Flagship Model significantly outperforms models developed from smaller, fixed-quality datasets, with substantial gains in tumor detection (+14%), segmentation (+5%), and classification (72%) on three prestigious benchmarks. In summary, ScaleMAI transforms the speed, scale, and reliability of medical dataset creation, paving the way for a variety of impactful, data-driven applications.
• Abstract（参考訳）: 信頼されたデータセットの構築は、透明で責任のある医療AI(MAI)研究に不可欠だが、小規模で高品質なデータセットを作成するには、多分野のチームによる何年もの労力を要する可能性がある。 このプロセスは、人間中心のデータ生成とAI中心のモデル開発が別々のシーケンシャルなステップとして扱われるため、AIのメリットを遅らせることが多い。 これを解決するために、AI統合データキュレーションとアノテーションのエージェントであるScaleMAIを提案し、データ品質とAIのパフォーマンスを自己強化サイクルで改善し、開発時間を数年から数ヶ月に短縮する。 膵腫瘍の検出を例に挙げる。 まず、ScaleMAIは25,362のCTスキャンのデータセットを段階的に作成し、良性/悪性腫瘍のvoxelアノテーションと24の解剖学的構造を含む。 第2に、プログレッシブなヒューマン・イン・ザ・ループのイテレーションを通じて、ScaleMAIはFragship AI Modelを提供し、膵腫瘍を検出する専門家アノテータ(30年の経験)の習熟度にアプローチすることができる。 フラッグシップモデルでは,腫瘍検出(+14%),セグメンテーション(+5%),分類(72%)の3つの名高いベンチマークにおいて,より小型で高品質なデータセットから開発されたモデルを著しく上回っている。 要約すると、ScaleMAIは医療データセット作成のスピード、スケール、信頼性を変換し、さまざまなインパクトのあるデータ駆動アプリケーションへの道を開く。

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