自動ラベルを用いた学習で医療AIの性能が66％悪化し、ベンチマークがそれを隠している！[R][P]

最近の研究は、乳がん腫瘍の医療用セグメンテーションにおける公正性について、若年患者ではセグメンテーションモデルの性能が著しく低下することを示しました。

一般的な説明: 乳房密度が高いほど難しいケースになる、ということ。しかし、それが原因ではありません。バイアスは定性的なもので、若年患者の腫瘍はより大きく、変動が大きく、学習するのが根本的に難しいものであり、単に同じ難しいケースが多いというわけではありません。

また、自動ラベルの学習がモデルのバイアスを40%増幅するという興味深い発見もあります。しかし、ベンチマークはそれを示しません。偏ったラベルを用いて性能を評価することで真の性能が覆い隠される「biased ruler（偏った規準）」効果のためです。これにより、評価のための医用画像には“クリーンで偏りのないラベル”が必要であることが強調されます。

論文 - https://arxiv.org/abs/2511.00477 - 国際生体医用イメージングシンポジウム（ISBI） 2026（口頭発表）