[9D]機械学習・深層学習

17:35 〜 18:00

[9D-05] 医療画像データに対するMachine Unlearningの評価指標の比較

*多田 佳杜¹、 鄭 楽楽¹、曹 洋¹ (1. 東京科学大学情報理工学院情報工学系)

発表者区分：学生
論文種別：ロングペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

Machine Unlearning、反学習、画像分類、機械学習とプライバシ、医療・ヘルスケア

忘れられる権利では個人が自身に関するデータの削除をデータ管理者に要請することができると認めている。しかし学習済みの機械学習モデルから学習したデータを取り除くことは難しい。そのため効率的に機械学習モデルからデータを取り除く手法としてMachine Unlearningが提案され近年研究が進んでいる。しかし、医療分野でのUnlearningは比較的新しい分野で課題が多い。特に医療分野では患者のデータはセンシティブであり機密性や安全性が重要視される。そのためデータが十分に削除されているかどうかを厳密な評価が必要となる。本研究の目的は医療画像の分類モデルに対するUnlearningの有効性の評価とそれを評価ができる指標は何かについて比較検討を行うことである。分析の結果Unlearningの有効性はデータセットによって大きな差があることがわかった。また一部の指標はUnlearningの有効性の指標として不適切な可能性があることがわかった。