論文の概要: Towards Facilitated Fairness Assessment of AI-based Skin Lesion Classifiers Through GenAI-based Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17860v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 06:46:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.821516
• Title: Towards Facilitated Fairness Assessment of AI-based Skin Lesion Classifiers Through GenAI-based Image Synthesis
• Title（参考訳）: GenAI画像合成によるAIに基づく皮膚病変分類器の公正度評価に向けて
• Authors: Ko Watanabe, Stanislav Frolov, Adriano Lucieri, Andreas Dengel,
• Abstract要約: この研究は、最先端のジェネレーティブAI(GenAI) LightningDiTモデルを利用して、公開されているメラノーマ分類器の公平性を評価する。 その結果,高度にリアルな合成データを用いた公正度評価は有望な方向であることが示唆された。 しかし, この結果から, 合成画像の基盤となるデータセットと異なるデータに基づいてメラノーマ検出モデルをトレーニングした場合, 公平性の検証は困難であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.36105147052792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in Deep Learning and its application on the edge hold great potential for the revolution of routine screenings for skin cancers like Melanoma. Along with the anticipated benefits of this technology, potential dangers arise from unforseen and inherent biases. Thus, assessing and improving the fairness of such systems is of utmost importance. A key challenge in fairness assessment is to ensure that the evaluation dataset is sufficiently representative of different Personal Identifiable Information (PII) (sex, age, and race) and other minority groups. Against the backdrop of this challenge, this study leverages the state-of-the-art Generative AI (GenAI) LightningDiT model to assess the fairness of publicly available melanoma classifiers. The results suggest that fairness assessment using highly realistic synthetic data is a promising direction. Yet, our findings indicate that verifying fairness becomes difficult when the melanoma-detection model used for evaluation is trained on data that differ from the dataset underpinning the synthetic images. Nonetheless, we propose that our approach offers a valuable new avenue for employing synthetic data to gauge and enhance fairness in medical-imaging GenAI systems.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩とそのエッジへの応用は、メラノーマのような皮膚がんに対する定期スクリーニングの革命に大きな可能性を秘めている。 この技術の期待された利益とともに、潜在的な危険は、目に見えず、固有のバイアスから生じます。 したがって、このようなシステムの公平性を評価・改善することが最重要となる。 フェアネスアセスメントにおける重要な課題は、評価データセットが、異なる個人識別情報(PII)(性、年齢、人種)および他の少数グループの十分な代表であることを保証することである。 この課題の背景として、この研究では、最先端のジェネレーティブAI(GenAI) LightningDiTモデルを用いて、公開されているメラノーマ分類器の公平性を評価する。 その結果,高度にリアルな合成データを用いた公正度評価は有望な方向であることが示唆された。 しかし, この結果から, 合成画像の基盤となるデータセットと異なるデータに基づいてメラノーマ検出モデルをトレーニングした場合, 公平性の検証は困難であることが示唆された。 いずれにせよ,本手法は医療画像のGenAIシステムにおける公平性を計測し,向上するための合成データを活用する上で,有用な新たな道筋を提供する。

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