人中心の医用画像解析
arXiv cs.LG / 2026/5/1
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要点
- 医療AIは高い診断精度を実現している一方で、患者集団の多様性にまたがる公平性の最適化や臨床ワークフローへの統合が不十分なため、臨床現場での導入が広がっていない。
- 著者らは、実際の病院環境では公平性とワークフロー統合が密接に結びついており、限られた医師の稼働といった制約を踏まえて同時に最適化すべきだと主張している。
- People-Centred Medical Image Analysis（PecMan）として、人間とAIの協働を行う枠組みを提案し、動的なガーティング機構により症例をAI、医師、または両方へ振り分けつつ医師のワークロード制約を守る。
- Fairness and Human-Centred AI（FairHAI）ベンチマークを新たに導入し、診断精度・公平性・医師の負荷のトレードオフを評価できるようにし、そのベンチマークでPecManが既存手法より一貫して優れることを示している。
- 受理後にコードを公開する予定だと述べており、より信頼性が高く臨床的に実用可能なAIシステムの実現を目指している。
