論文の概要: Leveraging Clinical Context for User-Centered Explainability: A Diabetes Use Case

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02359v2
• Date: Wed, 7 Jul 2021 01:19:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-08 12:51:25.573429
• Title: Leveraging Clinical Context for User-Centered Explainability: A Diabetes Use Case
• Title（参考訳）: ユーザ中心の説明可能性のための臨床コンテキストの活用--糖尿病患者を例として
• Authors: Shruthi Chari, Prithwish Chakraborty, Mohamed Ghalwash, Oshani Seneviratne, Elif K. Eyigoz, Daniel M. Gruen, Ching-Hua Chen, Pablo Meyer Rojas, Deborah L. McGuinness
• Abstract要約: 慢性腎臓病(CKD)のリスクを評価する2型糖尿病(T2DM)症例における概念実証(POC)を実装した。 POCには、CKDのリスク予測モデル、予測のポストホック説明器、その他の自然言語モジュールが含まれています。 我々のPOCアプローチは、複数の知識ソースと臨床シナリオをカバーし、データと予測をPCPに説明するために知識をブレンドし、医療専門家から熱心に反応した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.520155732176645
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Academic advances of AI models in high-precision domains, like healthcare, need to be made explainable in order to enhance real-world adoption. Our past studies and ongoing interactions indicate that medical experts can use AI systems with greater trust if there are ways to connect the model inferences about patients to explanations that are tied back to the context of use. Specifically, risk prediction is a complex problem of diagnostic and interventional importance to clinicians wherein they consult different sources to make decisions. To enable the adoption of the ever improving AI risk prediction models in practice, we have begun to explore techniques to contextualize such models along three dimensions of interest: the patients' clinical state, AI predictions about their risk of complications, and algorithmic explanations supporting the predictions. We validate the importance of these dimensions by implementing a proof-of-concept (POC) in type-2 diabetes (T2DM) use case where we assess the risk of chronic kidney disease (CKD) - a common T2DM comorbidity. Within the POC, we include risk prediction models for CKD, post-hoc explainers of the predictions, and other natural-language modules which operationalize domain knowledge and CPGs to provide context. With primary care physicians (PCP) as our end-users, we present our initial results and clinician feedback in this paper. Our POC approach covers multiple knowledge sources and clinical scenarios, blends knowledge to explain data and predictions to PCPs, and received an enthusiastic response from our medical expert.
• Abstract（参考訳）: 医療のような高精度領域におけるAIモデルの学術的進歩は、現実世界の採用を促進するために説明可能である必要がある。 我々の過去の研究と継続的な相互作用は、患者に関するモデル推論を、使用状況に結びついた説明に結びつける方法があれば、医療専門家がより信頼できるAIシステムを使うことを示唆している。 特に、リスク予測は、診断と介入の重要性の複雑な問題であり、意思決定のために異なるソースを相談する。 実際にAIリスク予測モデルの改善を実現するために、我々は、患者の臨床状態、合併症のリスクに関するAI予測、予測をサポートするアルゴリズム的な説明の3つの側面に沿って、そのようなモデルを文脈化するための技術を探り始めた。 慢性腎臓病 (CKD) のリスクを評価する2型糖尿病 (T2DM) の症例において, 概念実証 (POC) を導入することで, これらの次元の重要性を検証した。 POCには、CKDのリスク予測モデル、予測のポストホック説明器、ドメイン知識とCPGを運用してコンテキストを提供する自然言語モジュールが含まれています。 本論文では,プライマリ・ケア・ドクター(PCP)をエンドユーザとして,最初の結果と臨床医からのフィードバックを紹介する。 我々のPOCアプローチは、複数の知識ソースと臨床シナリオをカバーし、データと予測をPCPに説明するために知識をブレンドし、医療専門家から熱心に反応した。

関連論文リスト

• Reasoning-Enhanced Healthcare Predictions with Knowledge Graph Community Retrieval [61.70489848327436]
  KAREは、知識グラフ(KG)コミュニティレベルの検索と大規模言語モデル(LLM)推論を統合する新しいフレームワークである。 MIMIC-IIIでは最大10.8～15.0%、MIMIC-IVでは12.6～12.7%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-06T18:46:28Z)
• MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.93221876843639]
  本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。 トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。 ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z)
• Evaluation of Popular XAI Applied to Clinical Prediction Models: Can They be Trusted? [2.0089256058364358]
  透明性と説明可能性の欠如は、機械学習(ML)アルゴリズムの臨床的採用を妨げる。 本研究は、医療現場における予測モデルの説明に使用される2つの一般的なXAI手法を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-21T02:29:30Z)
• Informing clinical assessment by contextualizing post-hoc explanations of risk prediction models in type-2 diabetes [50.8044927215346]
  本研究は, 合併症リスク予測のシナリオを考察し, 患者の臨床状態に関する文脈に焦点を当てる。 我々は、リスク予測モデル推論に関する文脈を提示し、その受容性を評価するために、最先端のLLMをいくつか採用する。 本論文は,実世界における臨床症例における文脈説明の有効性と有用性を明らかにする最初のエンドツーエンド分析の1つである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T18:07:11Z)
• Can Current Explainability Help Provide References in Clinical Notes to Support Humans Annotate Medical Codes? [53.45585591262433]
  本稿では、注意スコアに基づくxRAC-ATTNと、モデルに依存しない知識蒸留に基づくxRAC-KDの2つのアプローチについて説明する。 我々は,xRAC-ATTNが強調した支持エビデンステキストが,xRAC-KDよりも高品質であるのに対して,xRAC-KDは本番環境において潜在的に有利であることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T04:06:07Z)
• Clinically-Inspired Multi-Agent Transformers for Disease Trajectory Forecasting from Multimodal Data [13.766035805437847]
  予測問題を一対多の予測問題として定式化する。 2つのエージェントによる臨床的意思決定プロセスにインスパイアされ、2つのトランスフォーマーベースコンポーネントによる予後を予測する。 本研究は, 変形性膝関節症の発生を予測し, 生のマルチモーダルデータから直接アルツハイマー病の臨床像を予測するためのアプローチの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T10:16:42Z)
• Boosting the interpretability of clinical risk scores with intervention predictions [59.22442473992704]
  本稿では、今後の介入に関するモデルの仮定を明確に伝達する手段として、介入政策と有害事象リスクの合同モデルを提案する。 死亡確率などの典型的なリスクスコアと将来の介入確率スコアとを組み合わせることで、より解釈可能な臨床予測がもたらされることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-06T19:49:42Z)
• Label-dependent and event-guided interpretable disease risk prediction using EHRs [8.854691034104071]
  本稿では,ラベル依存型,事象誘導型リスク予測モデル(LERP)を提案する。 我々は、リスクラベルの名前にセマンティックに類似した医療メモからの単語に注意を向けるラベル依存メカニズムを採用する。 臨床イベントは患者の健康状態も示すことができるため,このモデルではイベントからの情報を活用して,医療記録のイベント誘導表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T07:24:28Z)
• Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised Knowledge Integration [55.88616573143478]
  臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。 退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。 複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T10:26:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。