論文の概要: Towards Trustworthy Automatic Diagnosis Systems by Emulating Doctors'
Reasoning with Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07198v1
- Date: Thu, 13 Oct 2022 17:17:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 14:05:08.030340
- Title: Towards Trustworthy Automatic Diagnosis Systems by Emulating Doctors'
Reasoning with Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深層強化学習による医師の推論をエミュレートした信頼できる自動診断システムを目指して
- Authors: Arsene Fansi Tchango, Rishab Goel, Julien Martel, Zhi Wen, Gaetan
Marceau Caron, Joumana Ghosn
- Abstract要約: 深層強化学習フレームワークを用いて証拠取得と自動診断タスクをモデル化することを提案する。
提案手法は, 競合する病理学予測精度を維持しつつ, 既存モデルよりも優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.314562406457073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The automation of the medical evidence acquisition and diagnosis process has
recently attracted increasing attention in order to reduce the workload of
doctors and democratize access to medical care. However, most works proposed in
the machine learning literature focus solely on improving the prediction
accuracy of a patient's pathology. We argue that this objective is insufficient
to ensure doctors' acceptability of such systems. In their initial interaction
with patients, doctors do not only focus on identifying the pathology a patient
is suffering from; they instead generate a differential diagnosis (in the form
of a short list of plausible diseases) because the medical evidence collected
from patients is often insufficient to establish a final diagnosis. Moreover,
doctors explicitly explore severe pathologies before potentially ruling them
out from the differential, especially in acute care settings. Finally, for
doctors to trust a system's recommendations, they need to understand how the
gathered evidences led to the predicted diseases. In particular, interactions
between a system and a patient need to emulate the reasoning of doctors. We
therefore propose to model the evidence acquisition and automatic diagnosis
tasks using a deep reinforcement learning framework that considers three
essential aspects of a doctor's reasoning, namely generating a differential
diagnosis using an exploration-confirmation approach while prioritizing severe
pathologies. We propose metrics for evaluating interaction quality based on
these three aspects. We show that our approach performs better than existing
models while maintaining competitive pathology prediction accuracy.
- Abstract（参考訳）: 近年,医師の作業負荷を軽減し,医療へのアクセスを民主化するために,医療証拠収集・診断プロセスの自動化が注目されている。
しかし、機械学習文献に提案されているほとんどの研究は、患者の病理の予測精度の向上にのみ焦点をあてている。
このようなシステムに対する医師の受容性を確保するには,この目的が不十分である,と我々は主張する。
患者との最初の相互作用では、医師は患者が患っている病理を識別するだけでなく、患者から集められた医学的証拠が最終診断を確立するのに不十分であるため、鑑別診断(可視性疾患の短いリストの形で)を生成する。
さらに、医師は、特に急性のケア設定において、差異からそれらを除外する可能性がある前に、厳格な病理を明示的に調査する。
最後に、医師がシステムのレコメンデーションを信頼するには、収集された証拠が予測された疾患にどのようにつながったかを理解する必要がある。
特に、システムと患者の相互作用は、医師の推論を模倣する必要がある。
そこで我々は, 医師の推論の3つの重要な側面, すなわち, 重篤な病態を優先しながら, 探索確認アプローチによる鑑別診断を生成する, 深層強化学習フレームワークを用いて, 証拠取得と自動診断タスクをモデル化することを提案する。
これら3つの側面に基づいてインタラクション品質を評価するメトリクスを提案する。
提案手法は, 競合する病理学予測精度を維持しつつ, 既存モデルよりも優れた性能を示す。
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