Foundation Model領域の新提案 ・論⽂引⽤ Ma, DongAo, et al. "Foundation Ark: Accruing and Reusing Knowledge for Superior and Robust Performance." International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. ü 複数の胸部X線データセットを学習 (a) Linear probingの結果 1,2,10においてArk-6はAUCが⼤きく上回っている また3においてはArk-6とCXR-FMと同等 (b) ⼩規模データ環境において認識精度がArk-5,6ともにCXR-FMを上回っている Arkモデルがより少ない学習データで⾼品質の表現を捉えることが出来る (a) 性別における偽陰性率(FN Rate) ⽐較した結果、Arkモデルは性別の不均衡データに対して頑健である ことが判明した。 (b) 推論時に⼥性患者データを⼊⼒した際のAUC 緑円はCXR-FMだが、Arkモデルより差が開いている。