前瞻经济学人APP 研究皮肤癌的图像数据库遭吐槽：肤色太白了！
【前瞻经济学人APP 研究皮肤癌的图像数据库遭吐槽：肤色太白了！】
近日 ， 根据一项新的研究 ， 在一个公共皮肤图像数据集（用于训练算法以检测皮肤问题）中 ， 没有包含足够多肤色的信息 。 在提供肤色信息的数据集中 ， 只有极少数图像的肤色较深 。 因此使用这些数据集构建的算法 ， 对于非白人来说可能不那么准确 。
研究检查了21个可免费访问的皮肤状况图像数据集 。 结合起来 ， 它们包括了超过100000张图像 。 这些图像中只有1400多张附加了有关患者种族的信息 ， 只有2236张附加了有关肤色的信息 。
利用这些数据训练算法很可能存在偏差：在具有肤色信息的图像中 ， 只有11个属于“最暗肤色”类别 。 没有来自具有非洲、非洲裔加勒比或南亚背景的患者图像 。
斯坦福大学皮肤病学临床学者表示 ， 从少数报告肤色分布的论文中看到 ， 这些论文确实显示出较深肤色的代表性不足 。
当数据集中的图像公开可用时 ， 研究人员可以查看相关肤色 。 但这可能也很困难 ， 因为照片可能与现实生活中的肤色不完全匹配 。 最理想的情况是在临床访问时注意患者肤色 ， 然后可以在该患者皮肤问题的图像进入数据库之前对其进行标记 。
仔细检查这些图像集很重要 ， 因为它们经常被用来构建算法来帮助医生诊断患有皮肤病的患者 ， 其中一些皮肤病（如皮肤癌） ， 如果不及早发现就会更加危险 。
如果算法只在浅色皮肤上进行过训练或测试 ， 那么它们对其他人来说就不会那么准确 。 研究也表明 ， 仅对肤色较浅的人拍摄图像 ， 进行训练的程序可能对肤色较深的人来说不那么准确 ， 反之亦然 。
研究人员希望看到更多深色皮肤状况的例子 。 提高数据集的透明度和清晰度 ， 将帮助研究人员跟踪更多样化的图像集进展 ， 有望出现更公平的人工智能工具 。
题为Characteristics of publicly available skin cancer image datasets: a systematic review的相关研究论文发表在《柳叶刀-数字医疗》上 。
前瞻经济学人APP资讯组
论文原文：
https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(21)00252-1/fulltext
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