Diversity, inclusivity and traceability of mammography datasets used in development of Artificial Intelligence technologies: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: There are many radiological datasets for breast cancer, some which have supported the development of AI medical devices for breast cancer screening and image classification. This review aims to identify mammography datasets (including digitised screen film mammography, 2D digital mammography and digital breast tomosynthesis) used in the development of AI technologies and present their characteristics, including their transparency of documentation, content, populations included and accessibility. MATERIALS AND METHODS: MEDLINE and Google Dataset searches identified studies describing AI technology development and referencing breast imaging datasets up to June 2024. The characteristics of each dataset are summarised. In particular, the accompanying documentation was reviewed with a focus on diversity and inclusion of populations represented within each dataset. RESULTS: 254 datasets were referenced in the literature search, 190 were privately held, 36 had barriers which prevented access, and 28 were accessible. Most datasets originated from Europe, East Asia and North America. There was poor reporting of individuals' attributes: 32 (12 %) datasets reported race or ethnicity; 76 (30 %) reported female/male categories with only one dataset explicitly defining whether these categories represented sex or gender attributes. CONCLUSION: Through this review, we demonstrate gaps in the data landscape for mammography, highlighting poor representation globally. To ensure datasets in breast imaging have maximum utility for researchers, their characteristics should be documented and limitations of datasets, such as their representativeness of populations and settings, should inform scientific efforts to translate data-driven insights into technologies and discoveries.
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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 | 0,036 | 0,221 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».