AI 기반 심초음파 판독과 다중 작업 딥러닝—회신

회신에 감사드립니다. Wu 씨와 동료들, 그리고 Zhang 씨와 동료들이 저희 논문에 대해 보내주신 사려 깊은 의견에 감사드립니다. 두 편의 서신 모두 환자 코호트의 대표성과 모델 예측에서 인구 통계학적 편향이 발생할 수 있는지에 대해 논평했습니다. 저희는 편향이 AI 알고리즘의 책임감 있는 배포에 있어 핵심적인 고려 사항이라는 점에 동의하며, 이는 다양한 코호트에 걸친 다기관 검증과 그룹 공정성에 대한 통계 분석을 통해 다루었습니다. 주목할 점은 저희 코호트가 지역 인구 통계 조사(백인이 아닌 비율 19.1%, 히스패닉 비율 7.9%)를 대표하는 대규모 미국 기반 건강 시스템을 포함했으며, 응급실 코호트(백인이 아닌 비율 34.2%, 히스패닉 비율 11.4%)와 유럽 및 캘리포니아의 지리적으로 다른 코호트(히스패닉 비율 11.1%)도 포함했다는 것입니다. 더 중요한 것은, 다양한 인구 통계학적 구성을 가진 코호트 전반에 걸쳐 모델의 강력한 성능은 PanEcho라는 AI 시스템이 교란 변수가 아닌 직접적인 연관성을 통해 핵심 표현형을 학습한다는 것을 시사합니다. 보충 분석에서도 모델이 15가지 진단 작업 중 13가지에서 성별에 따라, 그리고 26가지 그룹별 비교 중 25가지에서 인종에 따라 공정하게 수행되었음을 보여주었습니다. 따라서 저희는 AI 시스템의 적용에서 인구 통계학적 편향의 증거를 발견하지 못했지만, 지속적인 평가는 필수적입니다.