医療画像解析における偏りの評価と データドリフトの検出: サーベイ

医療画像解析におけるマシンラーニングモデルの信頼性、受け入れ性、規制順守を高めるため、開発時および運用時の信頼性確保手法を概説する。特に、バイアスの符号化と疾患分類モデルのデータドリフト検出に焦点を当てる。また、グラウンドトゥルースラベルが利用できない場合のモデル精度推定手法も概説する。