Feb, 2024
通过调整临床环境中皮肤病状况分布的差异来缩小人工智能泛化差距
Closing the AI generalization gap by adjusting for dermatology condition distribution differences across clinical settings
Rajeev V. Rikhye, Aaron Loh, Grace Eunhae Hong, Preeti Singh, Margaret Ann Smith...
TL;DR近期，人工智能算法在从临床照片中分类皮肤病方面取得了巨大进展。然而，我们对这些算法在现实环境下的鲁棒性了解甚少，而很多因素可能导致其普适性的丧失。通过理解和克服这些限制，我们可以开发出可以帮助在各种临床环境下诊断皮肤病的具有普适性的人工智能。在这项回顾性研究中，我们证明皮肤病分布的差异是人工智能算法在对来自先前未知来源的数据进行评估时产生错误的主要原因，与人口统计或图像捕捉模式无关。我们展示了一系列步骤来弥合这种普适性差距，需要越来越多关于新数据源的信息，从病症分布到以在训练期间较少接触到的数据为重点的训练数据。我们的研究结果还表明，与仅冻结嵌入模型的分类层进行微调相比，端到端微调的性能相当。根据所掌握的信息和资源，我们的方法可以为人工智能算法在新环境中的应用提供指导。