論文の概要: A Visual Analytics System for Multi-model Comparison on Clinical Data Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10998v2
• Date: Mon, 23 Mar 2020 20:08:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 20:00:26.056105
• Title: A Visual Analytics System for Multi-model Comparison on Clinical Data Predictions
• Title（参考訳）: 臨床データの多モデル比較のためのビジュアル分析システム
• Authors: Yiran Li, Takanori Fujiwara, Yong K. Choi, Katherine K. Kim, Kwan-Liu Ma
• Abstract要約: 我々は,複数のモデルの予測基準を比較し,その一貫性を評価する視覚分析システムを開発した。 我々は,臨床医や研究者が異なる機械学習手法を比較し,定量的に評価する上で,本システムの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.86694022749115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a growing trend of applying machine learning methods to medical datasets in order to predict patients' future status. Although some of these methods achieve high performance, challenges still exist in comparing and evaluating different models through their interpretable information. Such analytics can help clinicians improve evidence-based medical decision making. In this work, we develop a visual analytics system that compares multiple models' prediction criteria and evaluates their consistency. With our system, users can generate knowledge on different models' inner criteria and how confidently we can rely on each model's prediction for a certain patient. Through a case study of a publicly available clinical dataset, we demonstrate the effectiveness of our visual analytics system to assist clinicians and researchers in comparing and quantitatively evaluating different machine learning methods.
• Abstract（参考訳）: 患者の将来の状態を予測するため、医療データセットに機械学習手法を適用する傾向が高まっている。 これらの手法のいくつかは高い性能を達成するが、解釈可能な情報を通じて異なるモデルの比較と評価にはまだ課題がある。 このような分析は、臨床医が証拠に基づく医療意思決定を改善するのに役立つ。 本研究では,複数のモデルの予測基準を比較し,一貫性を評価する視覚分析システムを開発する。 我々のシステムでは,患者は,異なるモデルの内的基準と,特定の患者に対する各モデルの予測にどれほど自信を持って頼れるかを知ることができる。 本研究は,一般公開された臨床データセットのケーススタディを通じて,臨床医や研究者による異なる機械学習手法の比較と定量的評価を支援する視覚分析システムの有効性を実証する。

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