論文の概要: Uncovering Overconfident Failures in CXR Models via Augmentation-Sensitivity Risk Scoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.01683v1
• Date: Thu, 02 Oct 2025 05:15:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.007662
• Title: Uncovering Overconfident Failures in CXR Models via Augmentation-Sensitivity Risk Scoring
• Title（参考訳）: 拡張感度リスクスコアリングによるCXRモデルの過信欠陥の発見
• Authors: Han-Jay Shu, Wei-Ning Chiu, Shun-Ting Chang, Meng-Ping Huang, Takeshi Tohyama, Ahram Han, Po-Chih Kuo,
• Abstract要約: 胸部X線写真(CXR)症例を同定するために,ASRS(Augmentation-sensitive risk score)フレームワークを提案する。 ASRSのスコアは、サンプルを安定四成分に成層化し、非常に敏感なケースではリコールがかなり低い。 ASRSは、選択的な予測と臨床レビューのためのラベルなしの手段を提供し、医療AIの公正性と安全性を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9837702647603577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning models achieve strong performance in chest radiograph (CXR) interpretation, yet fairness and reliability concerns persist. Models often show uneven accuracy across patient subgroups, leading to hidden failures not reflected in aggregate metrics. Existing error detection approaches -- based on confidence calibration or out-of-distribution (OOD) detection -- struggle with subtle within-distribution errors, while image- and representation-level consistency-based methods remain underexplored in medical imaging. We propose an augmentation-sensitivity risk scoring (ASRS) framework to identify error-prone CXR cases. ASRS applies clinically plausible rotations ($\pm 15^\circ$/$\pm 30^\circ$) and measures embedding shifts with the RAD-DINO encoder. Sensitivity scores stratify samples into stability quartiles, where highly sensitive cases show substantially lower recall ($-0.2$ to $-0.3$) despite high AUROC and confidence. ASRS provides a label-free means for selective prediction and clinician review, improving fairness and safety in medical AI.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは胸部X線写真(CXR)の解釈において高い性能を達成するが、公平さと信頼性の懸念は持続する。 モデルはしばしば患者サブグループ間で不均一な精度を示し、集約されたメトリクスに反映されない隠れた失敗につながります。 既存のエラー検出アプローチ -- 信頼度校正やアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出に基づく -- は、微妙な内部分布エラーに苦慮する一方で、画像および表現レベルの一貫性に基づく手法は、医用画像において未熟なままである。 そこで本研究では,CXR症例の誤検出のためのASRS(Augmentation-sensitive risk score)フレームワークを提案する。 ASRSは臨床的に可塑性回転($\pm 15^\circ$/$\pm 30^\circ$)を適用し、RAD-DINOエンコーダとの埋め込みシフトを測定する。 感度スコアは、高いAUROCと自信にもかかわらず、非常に敏感なケースではリコールが大幅に低い(-0.2$から$-0.3$)。 ASRSは、選択的な予測と臨床レビューのためのラベルなしの手段を提供し、医療AIの公正性と安全性を改善している。

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