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English(EN) Who Gets Missed in the Tail? Thresholded Subgroup Underdiagnosis in Long-Tailed Chest X-ray Classification

AI模型在胸部X光片中会漏诊罕见病，尤其是在亚组中

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的研究调查了长尾胸部X光片分类模型中的公平性问题。研究强调，即使是排名表现可接受的模型，也可能漏诊罕见的阳性患者，尤其是在特定的亚组人群中。通过分析VinDr-CXR和MIMIC-CXR/CXR-LT等数据集，该研究提出了涉及亚组感知加权和阈值选择的方法，以降低罕见病和代表性不足群体的假阴性率。研究结果表明，罕见标签分类中的公平性取决于具体的医学发现、亚组以及所选的操作阈值，而不仅仅是标签频率或一般的排名指标。 AI

影响 凸显了医疗AI中关键的公平性差距，需要仔细审计和阈值调整以实现公平部署。

排序理由 关于医学影像中AI公平性的学术论文。

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AI模型在胸部X光片中会漏诊罕见病，尤其是在亚组中

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Ha-Hieu Pham, Hai-Dang Nguyen, Dang P. M. Cao, Thanh-Huy Nguyen, Min Xu, Trung-Nghia Le, Ulas Bagci, Huy-Hieu Pham ·

    长尾胸部X光片分类中，阈值化亚组漏诊的“尾部”被谁忽略？

    arXiv:2607.07717v1 Announce Type: new Abstract: In chest X-ray (CXR) classification, acceptable ranking performance can still leave rare-positive patients below threshold, especially within subgroups. We study this pre-deployment fairness problem as an audit question: after a lon…

  2. Hugging Face Daily Papers TIER_1 English(EN) ·

    长尾胸部X光片分类中的阈值化亚组漏诊：谁会被遗漏在长尾之外？

    In chest X-ray (CXR) classification, acceptable ranking performance can still leave rare-positive patients below threshold, especially within subgroups. We study this pre-deployment fairness problem as an audit question: after a long-tailed multi-label CXR model is converted from…

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