Lack of children in public medical imaging data points to growing age bias in biomedical AI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming healthcare, but its benefits are not reaching all patients equally. Children remain overlooked with only 17% of FDA-approved medical AI devices labeled for pediatric use. In this work, we demonstrate that this exclusion may stem from a fundamental data gap. Our systematic review of 181 public medical imaging datasets reveals that children represent just under 1% of available data, while the majority of machine learning imaging conference papers we surveyed utilized publicly available data for methods development. Much like systematic biases of other kinds in model development, past studies have demonstrated the manner in which pediatric representation in data used for models intended for the pediatric population is essential for model performance in that population. We add to these findings, showing that adult-trained chest radiograph models exhibit significant age bias when applied to pediatric populations, with higher false positive rates in younger children. This work underscores the urgent need for increased pediatric representation in publicly accessible medical datasets. We provide actionable recommendations for researchers, policymakers, and data curators to address this age equity gap and ensure AI benefits patients of all ages. 1-2 sentence summary Our analysis reveals a critical healthcare age disparity: children represent less than 1% of public medical imaging datasets. This gap in representation leads to biased predictions across medical image foundation models, with the youngest patients facing the highest risk of misdiagnosis.
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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 | 0,059 | 0,320 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».