この記事では、ディープラーニングモデルが診断ワークフローの改善を目指す中で、画像セグメンテーションにおける公平性の評価が十分に行われていないことを指摘しています。特に、MAMA-MIAという乳癌腫瘍セグメンテーションデータセットにおいて、自動セグメンテーションラベルの公平性を検査しました。その結果、若年患者に対する内在的な年齢関連のバイアスが確認され、このバイアスはデータソースをコントロールしても依然として存在することがわかりました。また、複数のデータソースからのデータ集約がサイト固有の民族的バイアスに与える影響についても考察されています。このようなバイアスの検証は、医療における公平性を保障するために重要です。