論文の概要: Three-stage intelligent support of clinical decision making for higher
trust, validity, and explainability
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12870v4
- Date: Thu, 6 Jan 2022 10:07:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 01:18:33.786790
- Title: Three-stage intelligent support of clinical decision making for higher
trust, validity, and explainability
- Title(参考訳): 高信頼・妥当性・説明可能性のための臨床意思決定の3段階知的支援
- Authors: Sergey V. Kovalchuk, Georgy D. Kopanitsa, Ilia V. Derevitskii, Daria
A. Savitskaya
- Abstract要約: 本稿では,一貫した臨床診断支援システムを構築するためのアプローチを提案する。
これはドメイン固有およびデータ駆動の支援手順の3段階の応用に基づいている。
提案手法はCDSSのより高度な自動化、スケーラビリティ、意味論的解釈を可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The paper presents an approach for building consistent and applicable
clinical decision support systems (CDSSs) using a data-driven predictive model
aimed at resolving the problem of low applicability and scalability of CDSSs in
real-world applications. The approach is based on a threestage application of
domain-specific and data-driven supportive procedures that are to be integrated
into clinical business processes with higher trust and explainability of the
prediction results and recommendations. Within the considered three stages, the
regulatory policy, data-driven modes, and interpretation procedures are
integrated to enable natural domain-specific interaction with decisionmakers
with sequential narrowing of the intelligent decision support focus. The
proposed methodology enables a higher level of automation, scalability, and
semantic interpretability of CDSSs. The approach was implemented in software
solutions and tested within a case study in T2DM prediction, enabling us to
improve known clinical scales (such as FINDRISK) while keeping the
problem-specific reasoning interface similar to existing applications. Such
inheritance, together with the three-staged approach, provide higher
compatibility of the solution and leads to trust, valid, and explainable
application of data-driven solutions in real-world cases.
- Abstract(参考訳): 本稿では,CDSSの低適用性とスケーラビリティの問題を解決することを目的としたデータ駆動予測モデルを用いて,一貫した臨床診断支援システム(CDSS)を構築するためのアプローチを提案する。
このアプローチは、3段階のドメイン固有およびデータ駆動支援手順の応用に基づいており、高い信頼と予測結果とレコメンデーションの説明性を持つ臨床ビジネスプロセスに統合される予定である。
検討された3つの段階では、規制方針、データ駆動型モード、解釈手順が統合され、知的意思決定支援の焦点を連続的に絞った自然なドメイン固有の相互作用を可能にする。
提案手法はCDSSのより高度な自動化、スケーラビリティ、意味論的解釈を可能にする。
この手法はソフトウェアソリューションで実装され、T2DM予測のケーススタディでテストされ、既存のアプリケーションと同じような問題固有の推論インターフェースを維持しながら、既知の臨床スケール(FINDRISKなど)を改善することができる。
このような継承は、3段階のアプローチとともに、ソリューションのより高い互換性を提供し、現実世界のケースにおけるデータ駆動ソリューションの信頼性、有効性、説明可能な応用につながる。
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