論文の概要: Keeping Medical AI Healthy: A Review of Detection and Correction Methods for System Degradation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17442v1
• Date: Fri, 20 Jun 2025 19:22:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.416837
• Title: Keeping Medical AI Healthy: A Review of Detection and Correction Methods for System Degradation
• Title（参考訳）: 医療用AIの健康維持 : システム劣化の検出と補正方法のレビュー
• Authors: Hao Guan, David Bates, Li Zhou,
• Abstract要約: このレビューでは、医療におけるAIシステムの「健康」の監視と維持について、前向きな視点を提示する。 継続的パフォーマンス監視、早期劣化検出、効果的な自己補正メカニズムの緊急ニーズを強調します。 この研究は、ダイナミックな臨床環境における安全な長期展開を維持できる信頼性が高く堅牢な医療AIシステムの開発を導くことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.781778751487079
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) is increasingly integrated into modern healthcare, offering powerful support for clinical decision-making. However, in real-world settings, AI systems may experience performance degradation over time, due to factors such as shifting data distributions, changes in patient characteristics, evolving clinical protocols, and variations in data quality. These factors can compromise model reliability, posing safety concerns and increasing the likelihood of inaccurate predictions or adverse outcomes. This review presents a forward-looking perspective on monitoring and maintaining the "health" of AI systems in healthcare. We highlight the urgent need for continuous performance monitoring, early degradation detection, and effective self-correction mechanisms. The paper begins by reviewing common causes of performance degradation at both data and model levels. We then summarize key techniques for detecting data and model drift, followed by an in-depth look at root cause analysis. Correction strategies are further reviewed, ranging from model retraining to test-time adaptation. Our survey spans both traditional machine learning models and state-of-the-art large language models (LLMs), offering insights into their strengths and limitations. Finally, we discuss ongoing technical challenges and propose future research directions. This work aims to guide the development of reliable, robust medical AI systems capable of sustaining safe, long-term deployment in dynamic clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は現代医療にますます統合され、臨床意思決定に強力な支援を提供している。 しかし、現実の環境では、データ分散のシフト、患者の特性の変化、臨床プロトコルの進化、データ品質の変化などの要因により、AIシステムは時間とともにパフォーマンスが低下する可能性がある。 これらの要因はモデルの信頼性を妥協し、安全性の懸念を提起し、不正確な予測や悪い結果の可能性を増大させる。 このレビューでは、医療におけるAIシステムの「健康」の監視と維持について、前向きな視点を提示する。 継続的パフォーマンス監視、早期劣化検出、効果的な自己補正メカニズムの緊急ニーズを強調します。 論文は、データレベルとモデルレベルでの性能劣化の一般的な原因をレビューすることから始まる。 次に,データ検出とモデルドリフトの主要手法を要約し,根本原因分析を詳細に検討した。 補正戦略は、モデル再訓練からテスト時間適応まで、さらにレビューされる。 私たちの調査は、従来の機械学習モデルと最先端の大規模言語モデル(LLM)の両方にまたがっており、その強みと制限に関する洞察を提供しています。 最後に,現在進行中の技術課題について議論し,今後の研究方向性を提案する。 この研究は、ダイナミックな臨床環境における安全な長期展開を維持できる信頼性が高く堅牢な医療AIシステムの開発を導くことを目的としている。

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