論文の概要: Fair Foundation Models for Medical Image Analysis: Challenges and Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16841v1
- Date: Mon, 24 Feb 2025 04:54:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-25 15:59:08.404083
- Title: Fair Foundation Models for Medical Image Analysis: Challenges and Perspectives
- Title（参考訳）: 医用画像解析のためのフェアファンデーションモデル : 課題と展望
- Authors: Dilermando Queiroz, Anderson Carlos, André Anjos, Lilian Berton,
- Abstract要約: 自己教師付き学習を通じて膨大なデータセットに基づいてトレーニングされたファンデーションモデル(FM)は、医療画像タスクにまたがる効率的な適応を可能にする。
これらのモデルは公正性を高める可能性を示しているが、人口統計学的グループ間で一貫したパフォーマンスを達成する上で大きな課題は残る。
この包括的な枠組みは、体系的なバイアス緩和と政策関与を組み合わせることで、医療におけるAIの同等性に対する技術的障壁と制度的障壁の両方に効果的に対処できることを示すことで、現在の知識を前進させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5573554033525636
- License:
- Abstract: Ensuring equitable Artificial Intelligence (AI) in healthcare demands systems that make unbiased decisions across all demographic groups, bridging technical innovation with ethical principles. Foundation Models (FMs), trained on vast datasets through self-supervised learning, enable efficient adaptation across medical imaging tasks while reducing dependency on labeled data. These models demonstrate potential for enhancing fairness, though significant challenges remain in achieving consistent performance across demographic groups. Our review indicates that effective bias mitigation in FMs requires systematic interventions throughout all stages of development. While previous approaches focused primarily on model-level bias mitigation, our analysis reveals that fairness in FMs requires integrated interventions throughout the development pipeline, from data documentation to deployment protocols. This comprehensive framework advances current knowledge by demonstrating how systematic bias mitigation, combined with policy engagement, can effectively address both technical and institutional barriers to equitable AI in healthcare. The development of equitable FMs represents a critical step toward democratizing advanced healthcare technologies, particularly for underserved populations and regions with limited medical infrastructure and computational resources.
- Abstract（参考訳）: 医療における公平な人工知能(AI)の確保には、すべての人口集団に偏見のない決定を下すシステムが必要であり、技術的革新を倫理的原則でブリッジする。
自己教師付き学習を通じて膨大なデータセットに基づいてトレーニングされたファンデーションモデル(FM)は、ラベル付きデータへの依存性を減らしながら、医療画像タスク間の効率的な適応を可能にする。
これらのモデルは公正性を高める可能性を示しているが、人口統計学的グループ間で一貫したパフォーマンスを達成する上で大きな課題は残る。
本研究は,FMにおける効果的なバイアス緩和には,開発の全段階にわたって系統的な介入が必要であることを示唆している。
これまでのアプローチでは、主にモデルレベルのバイアス軽減に重点を置いていたが、FMの公平性は、データドキュメントからデプロイメントプロトコルまで、開発パイプライン全体を通して統合的な介入を必要としている。
この包括的な枠組みは、体系的なバイアス緩和と政策関与を組み合わせることで、医療におけるAIの同等性に対する技術的障壁と制度的障壁の両方に効果的に対処できることを示すことで、現在の知識を前進させる。
公平なFMの開発は、先進的な医療技術の民主化に向けた重要なステップであり、特に医療インフラや計算資源が限られている人口や地域にとって重要である。
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