Rassenbias in KI-Modellen für Brustkrebsbildgebung

Künstliche Intelligenz (KI) wird immer häufiger in Bereichen wie der Medizin eingesetzt. Jüngste Studien zeigen jedoch, dass KI manchmal unterschiedlich für verschiedene Personengruppen funktioniert, basierend auf Merkmalen wie Rasse. Das ist ein Problem, das Forscher zu verstehen versuchen. Die meisten früheren Arbeiten konzentrierten sich auf Deep-Learning-Methoden. Allerdings könnten auch traditionelle KI-Methoden, die sorgfältig ausgewählte Merkmale nutzen, voreingenommen sein. In diesem Artikel wird die Rassenverzerrung in Random-Forest-Modellen untersucht, die Merkmale aus MRT-Scans bei Brustkrebs nutzen.

#Hintergrund

KI-Modelle können aus verschiedenen Gründen voreingenommen sein. Ein Hauptgrund ist, wenn die Trainingsdaten verschiedene Gruppen nicht fair repräsentieren. Wenn ein KI-Modell zum Beispiel hauptsächlich mit Daten einer Rasse trainiert wird, funktioniert es möglicherweise nicht gut für andere. Dieses Problem wurde in verschiedenen medizinischen Bildgebungsaufgaben beobachtet, bei denen KI-Modelle für einige demografische Gruppen besser funktionieren als für andere.

In vielen Fällen haben sich Forscher auf Deep-Learning-Modelle konzentriert, die während des Trainings Merkmale lernen. Das kann zu Voreingenommenheit führen, wenn es Unterschiede in den Daten für verschiedene Gruppen gibt. Traditionelle Ansätze, die auf festen Merkmalen basieren, wie Radiomics, wurden in dieser Hinsicht weniger untersucht.

#Studienfokus

In dieser Studie wollten die Forscher herausfinden, ob Random-Forest-Modelle, die auf Radiomics-Merkmalen aus Brust-MRTs trainiert wurden, eine Rassenverzerrung aufweisen könnten. Sie konzentrierten sich speziell auf die Vorhersage von molekularen Tumortypen bei Brustkrebspatientinnen. Das ist wichtig, weil die Behandlung von Tumoren vom molekularen Subtyp abhängt. Normalerweise wird dieser Subtyp durch eine Nadelbiopsie bestimmt, was invasiv ist. Wenn KI das aus Bildern Vorhersagen kann, könnte das invasiven Eingriffe vermeiden.

#Datensammlung

Die Forscher nutzten Daten von 922 Frauen mit Brustkrebs, die sich vor der Operation MRT-Scans unterzogen. Diese Daten umfassten nicht nur die MRT-Bilder, sondern auch demografische und klinische Informationen. Sie leiteten über 500 Radiomics-Merkmale aus den MRT-Scans ab, eingeteilt in drei Kategorien: gesamte Brust, fibrös-glanduläres Gewebe (FGT) und nur Tumor. Die Studienpopulation war überwiegend weiss (70 %), mit schwarzen Patientinnen, die etwa 22 % ausmachten.

#Methodik

Um potenzielle Rassenverzerrung zu untersuchen, überprüften die Forscher zuerst, ob die Radiomics-Merkmale die Rasse vorhersagen konnten. Sie trainierten Random-Forest-Klassifizierer mit verschiedenen Merkmalsätzen und sorgten für eine ausgewogene Vertretung beider Rassen in den Trainings- und Testdatensätzen. Das Ziel war es zu messen, ob die Vorhersagegenauigkeit je nach Rasse unterschiedlich war.

Die Forscher schauten sich dann an, wie das Training mit unausgewogenen Datensätzen die Genauigkeit der Modelle bei der Vorhersage des Tumortyps beeinflussen könnte. Sie erstellten Trainingssätze, die nur weisse oder schwarze Patientinnen umfassten, um zu sehen, ob dies die Modellleistung verändern würde.

#Ergebnisse der Rassenklassifikation

Die Ergebnisse zeigten, dass die Modelle die Rasse mit einer Genauigkeit von 60-70 % vorhersagen konnten. Das deutet darauf hin, dass die Radiomics-Merkmale einige rasseidentifizierende Informationen enthielten. Sowohl weisse als auch schwarze Probanden hatten ähnliche Vorhersageraten, was darauf hindeutet, dass Rassenverzerrung ein echtes Problem im KI-Training ist.

#Ergebnisse der Bias-Analyse

Als nächstes bewerteten die Forscher, wie sich die unausgewogenen Trainingsdaten auf die Voreingenommenheit auswirkten. Sie teilten ihren Datensatz in Trainings- und Testdatensätze auf und hielten die Verteilung von Rasse und Tumortyp aufrecht. Sie trainierten Modelle mit verschiedenen Teilmengen von Merkmalen und beobachteten, wie gut jedes Modell je nach Rasse der beteiligten Probanden abschnitt.

Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass Modelle, die auf Daten trainiert wurden, die beide Rassen umfassten, besser bei weissen Patienten abschnitten als bei schwarzen Patienten. Der Unterschied in der Leistung variierte je nach verwendetem Modell zwischen 3 % und 11 %. Das legt nahe, dass die Art und Weise, wie die Trainingsdaten ausgewogen sind, die Ergebnisse von KI-Modellen beeinflussen kann und potenzielle Voreingenommenheit aufzeigt.

#Kovariaten-Analyse

Um die beobachtete Voreingenommenheit besser zu verstehen, untersuchten die Forscher verschiedene Faktoren, die die Rasse und die Modellleistung beeinflussen könnten. Sie schauten sich Patientenmerkmale wie Alter und Behandlungstypen an. Die Analyse offenbarte signifikante Unterschiede in diesen Merkmalen zwischen den beiden Patientengruppen. Zum Beispiel hatten schwarze Patienten eher bestimmte Tumorarten, die gewöhnlich anders behandelt werden als bei weissen Patienten.

#Diskussion

Diese Studie hebt die Möglichkeit von Rassenverzerrungen in KI-Modellen hervor, die Radiomics-Merkmale aus Brust-MRT-Scans nutzen. Sie zeigt, dass selbst traditionelle Methoden, von denen man denkt, dass sie weniger anfällig für Voreingenommenheit sind, immer noch Ungerechtigkeiten basierend auf der Rasse aufweisen können. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Methode der Merkmalsauswahl und das Gleichgewicht der Trainingsdaten die Leistung von KI-Modellen erheblich beeinflussen können.

Interessanterweise fanden andere Studien, die denselben Datentyp verwendeten, keine signifikanten Leistungsunterschiede basierend auf der Rasse. Das könnte an Unterschieden in der Erstellung der Trainingssets liegen. Im Gegensatz zu diesen Studien hat diese Forschung absichtlich unausgewogene Datensätze erstellt, die möglicherweise mehr über die Risiken von Voreingenommenheit revealed haben.

#Fazit

Das Wichtigste aus dieser Forschung ist die Bedeutung, potenzielle Voreingenommenheiten in KI-Modellen, die im Gesundheitswesen eingesetzt werden, zu berücksichtigen. Die Anwesenheit von rasseidentifizierenden Informationen in Radiomics-Merkmalen zeigt, dass selbst traditionelle Methoden von den Daten, auf denen sie trainiert werden, beeinflusst werden können. Das unterstreicht die Notwendigkeit für weitere Untersuchungen der Ursachen von Voreingenommenheit, einschliesslich der Betrachtung von Störfaktoren und Interaktionen zwischen verschiedenen Patientenmerkmalen.

Da KI weiterhin eine grössere Rolle im Gesundheitswesen spielt, wird es entscheidend sein, diese Voreingenommenheiten anzugehen. Forscher müssen sicherstellen, dass KI-Systeme fair und effektiv für alle Gruppen sind, nicht nur für die, die die Trainingsdaten dominieren. Zukünftige Studien müssen Wege erkunden, um Voreingenommenheit zu reduzieren und eine gerechte KI-Leistung in medizinischen Umgebungen zu fördern.

Zusammenfassend unterstreicht die Anwesenheit von Rassenverzerrung in KI-Modellen, die auf medizinischer Bildgebung trainiert wurden, die Notwendigkeit einer sorgfältigen Betrachtung der Datenrepräsentation und der Strategien zum Modelltraining. In Zukunft wird es wichtig sein, nach Lösungen zu suchen, die helfen können, Voreingenommenheit zu beseitigen und gleichzeitig Effektivität und Genauigkeit in KI-Anwendungen aufrechtzuerhalten.