Чӣ гуна маълумоти ҳассос ба адолат ва дақиқ дар моделҳои тиббии AI таъсир мерасонад аз ҷониби@demographic
Таърихи нав
Чӣ гуна маълумоти ҳассос ба адолат ва дақиқ дар моделҳои тиббии AI таъсир мерасонад
Хеле дароз; Хондан
Ин бахш чаҳор модели AI-ро бо истифода аз атрибутҳои ҳассос дар радиографияи сина муқоиса мекунад, ки таъсири адолат ва иҷроишро бо таваҷҷӯҳ ба адолати мусбат нишон медиҳад.
Ҷадвали пайвандҳо
Усулҳо
3.2 Ариза
Барои дар амал татбиқ кардани ин мафҳуми адолат ва нишон додани фарқият бо адолати анъанавии гурӯҳ, мо се моделро муқоиса мекунем, ки атрибутҳои ҳассосро бо модели асосӣ истифода мебаранд. Тарзи истифодаи атрибутҳои ҳассос аз ҷониби модел маълум аст, ки ба адолат ва иҷрои модел таъсир мерасонад [3,39,41,11]. Аз ин рӯ, мо моделҳоеро истифода мебарем, ки атрибутҳои ҳассосро дар бар мегиранд ё баръакс, ҳама рамзгузории демографиро аз маълумоти воридотӣ хориҷ мекунем.
Чаҳор модел аз рӯи мушкилоти таснифоти бисёрҷабҳаи бозёфтҳо дар рентгенографияи сина (CXR) омӯзонида шудаанд. Дар ҳама танзимот, магистрали Densenet-121 [13] истифода мешавад, ки ба таври таҷрибавӣ муайян карда шудааст, ки иҷрои беҳтаринро барои ин мушкилот таъмин кунад. Меъмории дақиқи модел дар расми 2 нишон дода шудааст ва дар зер тавсиф шудааст:
– M1 : таснифгари асосӣ бо истифода аз тасвирҳо ҳамчун вуруд ва барои пешгӯии бозёфтҳои ҳадафноки CXR, ки ба маҷмӯи додаҳои мо алоқаманданд, таълим дода шудааст. Модел аз як сутунмӯҳра барои истихроҷи хусусиятҳои тасвир ва шохаи бозёфт иборат аст, ки аз қабати пурра пайваст ва талафоти бинарии энтропия барои ҳар як бозёфт иборат аст.
– M2 : таснифот бо истифода аз тасвирҳо ва хусусиятҳои нажод ҳамчун вуруд. Маълумоти нажод дар шакли як тағирёбандаи категориявӣ меояд, ки мо онро ба вектори як-гарм табдил медиҳем ва ба қабати пурра пайвастшуда ғизо медиҳем. Мо хусусиятҳоро аз қабати пурра пайвастшуда ва хусусиятҳои тасвир пеш аз фиристодан ба ҷустуҷӯи филиал муттаҳид мекунем. Модели ба охир расондашуда таълим дода мешавад.
– M3 : таснифгузоре, ки тасвирҳоро танҳо ҳамчун вуруд истифода мебарад, аммо барои пешгӯии бозёфтҳои тасвир ва инчунин гурӯҳи нажод омӯзонида шудааст (яъне ин модел барои истифода бурдани рамзгузории мусобиқа дар тасвирҳо нигаронида шудааст). Барои ин модел, мо қабати ниҳоии таснифгари асосиро тавассути мутобиқ кардани функсияи талафот барои оптимизатсия кардани ду вазифа тағир медиҳем: бозёфтҳои CXR ва гурӯҳи нажод. Мо инчунин маълумоти нажодро ба вектори як-гарм рамзӣ табдил медиҳем, то талафоти бисёрсинфро татбиқ кунем. Шохаи таснифоти нажод аз як қабати пурра пайваст ва функсияи талафоти энтропия иборат аст. Талафоти ниҳоӣ бо илова кардани талафоти дарёфт ва талафоти мусобиқа бо вазни талафоти λ ҳисоб карда мешавад.
– M4 : таснифоте, ки тасвирҳоро ҳамчун вуруд истифода мебарад, барои пешгӯии бозёфтҳои тасвир таълим дода шудааст ва ҳангоми кам кардани истифодаи иттилооти нажод дар тасвир. Барои ин модел, мо техникаи баргардонидани градиентро дар [28] тавсиф мекунем. Мо қабати баргардонидани градиентро пеш аз шохаи мусобиқа истифода мебарем.
Муаллифон:
(1) Samia Belhadj∗, Lunit Inc., Сеул, Ҷумҳурии Корея ([email protected]);
(2) Парки Сангук [0009 −0005 −0538 −5522]*, Lunit Inc., Сеул, Ҷумҳурии Корея ([email protected]);
(3) Ambika Seth, Lunit Inc., Сеул, Ҷумҳурии Корея ([email protected]);
(4) Ҳешам Дар [0009 −0003 −6458 −2097], Lunit Inc., Сеул, Ҷумҳурии Корея ([email protected]);
(5) Thijs Kooi [0009 −0003 −6458 −2097], Kooi, Lunit Inc., Сеул, Ҷумҳурии Корея ([email protected]).
Ин коғаз дар архив таҳти иҷозатномаи CC BY-NC-SA 4.0 дастрас аст.
L O A D I N G
. . . comments & more!
. . . comments & more!
