Generalizability of CNN on Predicting COVID-19 from Chest X-ray Images - Freire, Natalia de Sousa; Leão, Pedro Paulo de Souza; Tiago, Leonardo Albuquerque; Gonçalves, Alberto de Almeida Campos; Pinto, Rafael Albuquerque; Santos, Eulanda Miranda dos; Souto, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2022: Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à SaúdeDO - 10.5753/sbcas.2022.222442, 2022)
Diversos trabalhos têm utilizado métodos de aprendizagem de máquina para detectar Covid-19 a partir de imagens de raio x. Entretanto, para serem úteis, modelos de aprendizagem de máquina devem ser generalistas a fim de prover predições confiáveis para qualquer população de pacientes, não apenas para a população utilizada para gerar sua base de treinamento. Apesar da importância dessa característica, os trabalhos atuais dificilmente testam a capacidade de generalização dos modelos de aprendizagem de máquina entre diferentes populações. Neste artigo, nós estudamos a capacidade de generalização de três modelos de CNN em quatro bases de dados obtidas a partir de diversas populações de pacientes. É utilizado um processo de validação interna e externa. Todos os modelos são treinados considerando dois cenários: pré-processamento via segmentação da região do pulmão; e sem segmentação. Os resultados mostram a importância de realizar uma validação externa em uma população diferente da população que compõe a base de treinamento para evitar avaliações de desempenho excessivamente otimistas e imprecisas.