Higher performance for women than men in MRI-based Alzheimer’s disease detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Although machine learning classifiers have been frequently used to detect Alzheimer's disease (AD) based on structural brain MRI data, potential bias with respect to sex and age has not yet been addressed. Here, we examine a state-of-the-art AD classifier for potential sex and age bias even in the case of balanced training data. Methods: Based on an age- and sex-balanced cohort of 432 subjects (306 healthy controls, 126 subjects with AD) extracted from the ADNI data base, we trained a convolutional neural network to detect AD in MRI brain scans and performed ten different random training-validation-test splits to increase robustness of the results. Classifier decisions for single subjects were explained using layer-wise relevance propagation. Results: The classifier performed significantly better for women (balanced accuracy 87.58 ± 1.14%) than for men (79.05 ± 1.27%). No significant differences were found in clinical AD scores, ruling out a disparity in disease severity as a cause for the performance difference. Analysis of the explanations revealed a larger variance in regional brain areas for male subjects compared to female subjects. Discussion: The identified sex differences cannot be attributed to an imbalanced training dataset, and therefore point to the importance of examining and reporting classifier performance across population subgroups to increase transparency and algorithmic fairness. Collecting more data especially among underrepresented subgroups and balancing the dataset are important but do not always guarantee a fair outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».