2024.01.12
現代の医用人工知能において、深層学習ベースの予測モデルは大きな成功を収めているが、そのトレーニングには大規模データが必要とされる。解決策の一つは、大規模データセットで汎用の基盤モデルをプレトレーニングし、それらを個別のタスクに応じてファインチューニングするという効率化戦略である。しかし、こうした基盤モデルに紛れ込むバイアスの可能性は十分検証されていない。
イギリスImperial College LondonのGlockerらは、先行研究においてインド・アメリカの胸部X線画像データ(n=821,544)から生成された基盤モデルの潜在的バイアスを評価した。
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