【论文阅读】FairCLIP - 医疗视觉语言学习中的公平性提升

FairCLIP - 医疗视觉语言学习中的公平性提升

FairCLIP: Harnessing Fairness in Vision-Language Learning

FairCLIP - 医疗视觉语言学习中的公平性提升

Accepted by CVPR2024

github:链接

1.研究背景与动机

  • 医学AI中的公平性问题:深度学习模型在医学诊断中的偏见可能导致不同人口群体(如种族、性别)的诊断差异、加剧健康不平等。
  • 视觉语言(VL)模型的挑战:现有研究集中在纯视觉模型,而结合图像与文本的VL模型可能因文本(如临床笔记)的复杂性引入新偏差,但相关研究尚未深入。
  • 数据集的缺失:现有医疗VL数据集缺乏详细人口统计信息和高质量标注,限制了公平分析的可靠性。

2.核心贡献

  • Harvard-FairVLMed数据集
    • 首个专注于公平性的医疗VL数据集,包含10,000名患者的扫描激光眼底镜 (SLO)眼底图像、临床笔记以及六类人口属性(种族、性别、语言等)。
    • 高质量标注与多样性:数据涵盖不同种族(亚洲8.19%、黑人14.91%、白人76.9%)、性别(女性56.3%)等,支持多维度公平性分析。
    • 临床笔记的丰富性:包含非影像信息(用药、家族史等),更加贴近真实临床场景。
  • FairCLIP方法
    • 基于最优化传输理论:通过最小化整体样本分布与各子群分布的Sinkhorn距离,平衡模型性能与公平性。
    • 实验验证:在CLIP和BLIP2等VL模型上显著提升公平性指标(如ES-AUC),同时保持诊断准确率。

3.方法论细节

  • Sinkhorn距离优化
    • 目标:对齐视觉-文本特征的联合分布,减少不同子群间的表征差异。
    • 实现方式:在预训练阶段引入分布对齐损失,通过对比学习调整特征空间。
  • 多模态特征融合:结合图像和文本特征,提高模型对复杂医学信息的理解能力。

4.实验结果与洞见

  • VL模型的系统偏见
    • 种族:亚洲人子群AUC最高(79.74% vs. 黑人73.60%),白人居中(77.82%)。
    • 语言:西班牙语患者表现最佳(84.00% vs. 英语77.25%),可能因数据不平衡或语言表述差异。
  • 医学预训练的有效性
    • 在医学领域预训练的CLIP和BLIP2相比自然预训练模型,ES-AUC平均提高5-8%,尤其在名族属性改进显著。
  • FairCLIP的优势
    • 在零样本任务中,FairCLIP(VIT-B/16)在种族属性上的DPD从15.33降低至6.07,同时AUC提升2.4%(67.84%→70.24%)

5.总结

本文通过构建高质量数据集和提出FairCLIP方法,系统性地解决了医疗VL模型中的公平性问题。实验表明,数据驱动的分布对齐策略能有效缓解模型偏见,为医疗AI的伦理设计提供了新思路。未来需进一步验证方法在更广泛场景中的适用性,推动公平性研究从理论向实际应用的转化。

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