論文の概要: Towards Virtual Clinical Trials of Radiology AI with Conditional Generative Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09688v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 15:53:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:48:09.758322
• Title: Towards Virtual Clinical Trials of Radiology AI with Conditional Generative Modeling
• Title（参考訳）: 条件付き生成モデルを用いた放射線学AIの仮想臨床試験に向けて
• Authors: Benjamin D. Killeen, Bohua Wan, Aditya V. Kulkarni, Nathan Drenkow, Michael Oberst, Paul H. Yi, Mathias Unberath,
• Abstract要約: 本稿では,放射線学AIの仮想臨床試験(VCT)のために設計された条件付き生成AIモデルを紹介する。 画像と解剖学的構造の関節分布を学習することにより,実世界の患者集団の正確な再現を可能にした。 我々は,合成CTを用いたVCTを用いた放射線学AIモデルの有意義な評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.014130930114172
• License:
• Abstract: Artificial intelligence (AI) is poised to transform healthcare by enabling personalized and efficient care through data-driven insights. Although radiology is at the forefront of AI adoption, in practice, the potential of AI models is often overshadowed by severe failures to generalize: AI models can have performance degradation of up to 20% when transitioning from controlled test environments to clinical use by radiologists. This mismatch raises concerns that radiologists will be misled by incorrect AI predictions in practice and/or grow to distrust AI, rendering these promising technologies practically ineffectual. Exhaustive clinical trials of AI models on abundant and diverse data is thus critical to anticipate AI model degradation when encountering varied data samples. Achieving these goals, however, is challenging due to the high costs of collecting diverse data samples and corresponding annotations. To overcome these limitations, we introduce a novel conditional generative AI model designed for virtual clinical trials (VCTs) of radiology AI, capable of realistically synthesizing full-body CT images of patients with specified attributes. By learning the joint distribution of images and anatomical structures, our model enables precise replication of real-world patient populations with unprecedented detail at this scale. We demonstrate meaningful evaluation of radiology AI models through VCTs powered by our synthetic CT study populations, revealing model degradation and facilitating algorithmic auditing for bias-inducing data attributes. Our generative AI approach to VCTs is a promising avenue towards a scalable solution to assess model robustness, mitigate biases, and safeguard patient care by enabling simpler testing and evaluation of AI models in any desired range of diverse patient populations.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、データ駆動の洞察を通じて、パーソナライズされた効率的なケアを可能にすることで、医療を変革する。 放射線学はAIの採用の最前線にあるが、実際には、AIモデルのポテンシャルは、一般化の重大な失敗によって隠蔽されることが多い。 このミスマッチは、放射線学者が実際には不正なAI予測によって誤解される、あるいはAIを不信にするために成長するという懸念を提起し、これらの有望な技術は事実上非効率である。 したがって、多種多様なデータに対するAIモデルの排他的臨床試験は、さまざまなデータサンプルに遭遇する際のAIモデルの劣化を予測するために重要である。 しかし、多様なデータサンプルとそれに対応するアノテーションを収集するコストが高いため、これらの目標を達成することは難しい。 これらの制約を克服するために,我々は,特定の属性を持つ患者の全身CT画像を現実的に合成可能な,放射線学AIの仮想臨床試験(VCT)用に設計された新しい条件付き生成AIモデルを導入する。 画像と解剖学的構造の連成分布を学習することにより、このスケールで前例のない詳細な実世界の患者集団の正確な複製を可能にした。 我々は,合成CTを用いたVCTによる放射線学AIモデルの有意義な評価を行い,モデル劣化を明らかにし,バイアスを誘発するデータ属性に対するアルゴリズムによる監査を容易にする。 VCTに対する私たちの生成的AIアプローチは、任意の多様な患者集団におけるAIモデルの簡易なテストと評価を可能にすることで、モデルロバスト性の評価、バイアス軽減、患者ケアの保護のためのスケーラブルなソリューションへの有望な道である。

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