MCRAGE는 의료 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법이다. 의료 데이터는 종종 인종, 성별, 연령 등의 민감한 속성에서 불균형한 분포를 보이며, 이로 인해 학습된 AI 모델이 소수 집단에 대해 부정확한 예측을 하는 문제가 발생한다.
MCRAGE는 이러한 문제를 해결하기 위해 조건부 탈노이즈 확산 모델(CDDPM)을 활용하여 소수 집단의 합성 데이터를 생성한다. 먼저 데이터의 각 인구통계학적 속성을 하나의 범주형 변수로 매핑한 뒤, 가장 많은 데이터를 가진 집단을 찾는다. 그 다음 CDDPM을 학습시켜 나머지 집단의 데이터를 합성한다. 이렇게 생성된 합성 데이터를 원래의 불균형한 데이터셋에 추가하여 재균형화된 데이터셋을 만든다. 이 데이터셋을 사용하여 학습한 모델은 소수 집단에 대해서도 공정한 성능을 보인다.
실험 결과, MCRAGE 방식으로 생성된 데이터셋을 사용하여 학습한 모델은 기존 불균형 데이터셋이나 SMOTE 기법을 사용한 경우에 비해 정확도, F1 점수, AUROC 등의 지표에서 우수한 성능을 보였다. 이는 MCRAGE가 의료 데이터의 불균형 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 보여준다.
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by Keira Behal,... في arxiv.org 03-20-2024
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