研究により、患者の人種、性別、年齢を予測するために医療画像を分析できるbet365 アプリは、医療診断を行う際にショートカットを取ることができます。
bet365 アプリは、特にX線などの医療画像を分析する場合、医療診断で役割を果たすことがよくあります。
しかし、これらのbet365 アプリはすべての人口統計グループで常にうまく機能するとは限らず、通常は女性と有色人種ではより悪化することがわかっています。
2022年、MIT研究者は、bet365 アプリが胸部X線から患者のレースについて正確な予測を行うことができると報告しました。これは、最も熟練した放射線科医ができないことです。
その研究チームは、人口統計の予測を行うのに最も正確なbet365 アプリが最大の「公平性のギャップ」、つまり、異なる人種や性別の人々の画像を正確に診断する能力の矛盾を示していることを発見しました。
調査結果は、これらのbet365 アプリが診断評価を行うときに「人口統計ショートカット」を使用している可能性があることを示唆しています。
bet365 アプリからバイアスの削除
2024年5月現在、FDA882 AI対応医療機器、671は放射線学のために設計されています。
「多くの人気のある機械学習bet365 アプリには、超人的な人口統計の予測能力があります。放射線科医は、胸部X線から自己報告された人種を検出できません」と研究の上級著者であるMarzyeh Ghassemiは説明しました。
「上手なbet365 アプリ病気の予測、しかし、トレーニング中に望ましくない可能性のある他のことを予測することを学んでいます。」
この研究では、研究者は、これらのbet365 アプリが特定のグループでもうまく機能しない理由を調査しました。特に、彼らは、bet365 アプリが人口統計のショートカットを使用して、一部のグループではあまり正確ではない医療画像からの予測を行うかどうかを確認したかった。
ボストンのベスイスラエルディーコネスメディカルセンターから公開されている胸部X線データセットを使用して、研究者はbet365 アプリを訓練して、患者が3つの異なる病状の1つを持っているかどうかを予測しました。心臓。
その後、トレーニングデータから差し出されたX線のbet365 アプリをテストしました。
全体として、bet365 アプリはうまく機能しましたが、それらのほとんどは「公平性のギャップ」を示しました。つまり、男性と女性の精度と白人と黒人の患者の間の矛盾。
bet365 アプリは必ずしも公平ではありません
しかし、これらのアプローチは、bet365 アプリが訓練されたのと同じタイプの患者のデータでテストされたときにのみ機能しました。
研究者がBIDMCデータを使用して「執biased」bet365 アプリをテストして他の5つの病院データセットの患者を分析したとき、bet365 アプリの全体的な精度は高いままであることがわかりましたが、それらのいくつかは大きな公平性のギャップを示しました。
これは心配です。多くの場合、病院は他の病院のデータを使用して開発されたbet365 アプリを使用しているため、特に既製のbet365 アプリが購入されている場合は
Ghassemiは次のように説明しました。「トレーニングセットと同様のデータで最適に実行される最先端のbet365 アプリでさえ、新しい設定では最適ではないことがわかりました。」
「残念ながら、これは実際にbet365 アプリが展開される可能性が高いことです。ほとんどのbet365 アプリは、1つの病院または1つのソースからのデータでトレーニングおよび検証され、その後広く展開されます。」
