論文の概要: Towards Fair Medical AI: Adversarial Debiasing of 3D CT Foundation Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04386v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 20:32:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:58:48.309297
• Title: Towards Fair Medical AI: Adversarial Debiasing of 3D CT Foundation Embeddings
• Title（参考訳）: 公正な医療AIを目指して:3DCTファウンデーション埋め込みの逆境
• Authors: Guangyao Zheng, Michael A. Jacobs, Vladimir Braverman, Vishwa S. Parekh,
• Abstract要約: 自己教師付き学習は、大規模未ラベルデータセットから効率的で一般化可能な特徴抽出を可能にすることで、医療画像に革命をもたらした。 近年、自己教師付き基礎モデルは3次元CTデータに拡張され、1408個の特徴を持つコンパクトで情報豊富な埋め込みを生成する。 これらの埋め込みは、年齢、性別、人種などの人口統計情報を符号化することが示されており、臨床応用の公正性に重大なリスクをもたらす。 本稿では,VAEをベースとした対向的デバイアス化フレームワークを提案し,これらの埋め込みを人口統計学の新たな潜在空間に変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.985136866888379
• License:
• Abstract: Self-supervised learning has revolutionized medical imaging by enabling efficient and generalizable feature extraction from large-scale unlabeled datasets. Recently, self-supervised foundation models have been extended to three-dimensional (3D) computed tomography (CT) data, generating compact, information-rich embeddings with 1408 features that achieve state-of-the-art performance on downstream tasks such as intracranial hemorrhage detection and lung cancer risk forecasting. However, these embeddings have been shown to encode demographic information, such as age, sex, and race, which poses a significant risk to the fairness of clinical applications. In this work, we propose a Variation Autoencoder (VAE) based adversarial debiasing framework to transform these embeddings into a new latent space where demographic information is no longer encoded, while maintaining the performance of critical downstream tasks. We validated our approach on the NLST lung cancer screening dataset, demonstrating that the debiased embeddings effectively eliminate multiple encoded demographic information and improve fairness without compromising predictive accuracy for lung cancer risk at 1-year and 2-year intervals. Additionally, our approach ensures the embeddings are robust against adversarial bias attacks. These results highlight the potential of adversarial debiasing techniques to ensure fairness and equity in clinical applications of self-supervised 3D CT embeddings, paving the way for their broader adoption in unbiased medical decision-making.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、大規模未ラベルデータセットから効率的で一般化可能な特徴抽出を可能にすることで、医療画像に革命をもたらした。 近年,脳内出血検出や肺がんリスク予測などの下流作業における最先端性能を実現するための,コンパクトで情報に富んだ1408特徴の埋め込みが,CTデータに拡張されている。 しかし、これらの埋め込みは年齢、性別、人種などの人口統計情報を符号化することが示されており、臨床応用の公正性に重大なリスクをもたらす。 本研究では,VAEをベースとした逆方向のデバイアス処理フレームワークを提案し,これらの埋め込みを重要な下流タスクの性能を維持しつつ,人口統計情報がエンコードされなくなった新しい潜在空間に変換する。 我々はNLST肺がん検診データセットに対するアプローチを検証し、1年と2年間隔の肺がんリスク予測精度を損なうことなく、複数の人口統計情報を効果的に除去し、公平性を向上させることを実証した。 さらに,本手法は,敵のバイアス攻撃に対して,埋め込みが堅牢であることを保証する。 これらの結果は, 自己監督型3次元CT埋め込みの臨床応用における公平性と公平性を確保するために, 逆行性脱バイアス技術の可能性を強調した。

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