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Radiomics-Based Prediction of Patient Demographic Characteristics on Chest Radiographs: Looking Beyond Deep Learning for Risk of Bias

医学 无线电技术 射线照相术 风险评估 梅德林 放射科 深度学习 人工智能 医学物理学 计算机安全 计算机科学 政治学 法学
作者
Hadiseh Kavandi,Pranav Kulkarni,Sean P. Garin,Preetham Bachina,Vishwa S. Parekh,Paul H. Yi
出处
期刊:American Journal of Roentgenology [American Roentgen Ray Society]
标识
DOI:10.2214/ajr.24.31963
摘要

Using two public CXR datasets, radiomics ML models showed moderate-to-good performance for predicting patients’ age, sex, and self-reported race. This encoding of demographic characteristics by radiomics ML models raises concern for biases similar to those previously identified for deep-learning models, requiring radiologist vigilance and further study.

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