論文の概要: Do it Like the Doctor: How We Can Design a Model That Uses Domain Knowledge to Diagnose Pneumothorax

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.12159v1
• Date: Tue, 24 May 2022 15:42:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-25 19:08:54.690205
• Title: Do it Like the Doctor: How We Can Design a Model That Uses Domain Knowledge to Diagnose Pneumothorax
• Title（参考訳）: 気胸の診断にドメイン知識を使用するモデルをどのように設計するか
• Authors: Glen Smith, Qiao Zhang, Christopher MacLellan
• Abstract要約: 肺がん診断の解釈を専門とする医師による2つのシンク・アラウド研究を行い, 肺気胸の関連領域の知識を抽出した。 我々は知識工学の概念を応用し、神経性胸腺症を自動的に診断するためのAIモデル設計を推奨した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2141630212818306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer-aided diagnosis for medical imaging is a well-studied field that aims to provide real-time decision support systems for physicians. These systems attempt to detect and diagnose a plethora of medical conditions across a variety of image diagnostic technologies including ultrasound, x-ray, MRI, and CT. When designing AI models for these systems, we are often limited by little training data, and for rare medical conditions, positive examples are difficult to obtain. These issues often cause models to perform poorly, so we needed a way to design an AI model in light of these limitations. Thus, our approach was to incorporate expert domain knowledge into the design of an AI model. We conducted two qualitative think-aloud studies with doctors trained in the interpretation of lung ultrasound diagnosis to extract relevant domain knowledge for the condition Pneumothorax. We extracted knowledge of key features and procedures used to make a diagnosis. With this knowledge, we employed knowledge engineering concepts to make recommendations for an AI model design to automatically diagnose Pneumothorax.
• Abstract（参考訳）: 医用画像診断のためのコンピュータ支援診断は、医師にリアルタイム意思決定支援システムを提供することを目的とした、よく研究された分野である。 これらのシステムは、超音波、X線、MRI、CTなど、さまざまな画像診断技術を用いて、多くの医療状況を検出し、診断しようとする。 これらのシステムのためにaiモデルを設計する場合、トレーニングデータが少なく、まれな医療状況では、ポジティブな例を得るのは難しい。 これらの問題はしばしばモデルの性能を悪くするので、これらの制限を考慮してAIモデルを設計する方法が必要でした。 このように、私たちのアプローチは、専門家のドメイン知識をAIモデルの設計に組み込むことでした。 肺超音波診断の解釈を訓練した医師らによる2つの質的研究を行い, 肺気胸の関連領域の知識を抽出した。 診断に使用される重要な特徴と手順の知識を抽出した。 この知識を用いて, 気胸の診断にaiモデル設計を推奨するために, 知識工学的概念を用いた。

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