論文の概要: This Patient Looks Like That Patient: Prototypical Networks for Interpretable Diagnosis Prediction from Clinical Text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08500v1
• Date: Sun, 16 Oct 2022 10:12:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 18:26:54.643616
• Title: This Patient Looks Like That Patient: Prototypical Networks for Interpretable Diagnosis Prediction from Clinical Text
• Title（参考訳）: この患者は患者のように見える:臨床テキストから解釈可能な診断予測のための原型的ネットワーク
• Authors: Betty van Aken, Jens-Michalis Papaioannou, Marcel G. Naik, Georgios Eleftheriadis, Wolfgang Nejdl, Felix A. Gers, Alexander L\"oser
• Abstract要約: 臨床実践においては、そのようなモデルは正確であるだけでなく、医師に解釈可能で有益な結果を与える必要がある。 本稿では,プロトタイプネットワークに基づく新しい手法であるProtoPatientを紹介する。 利用可能な2つの臨床データセット上でモデルを評価し、既存のベースラインよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.32427751440426
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The use of deep neural models for diagnosis prediction from clinical text has shown promising results. However, in clinical practice such models must not only be accurate, but provide doctors with interpretable and helpful results. We introduce ProtoPatient, a novel method based on prototypical networks and label-wise attention with both of these abilities. ProtoPatient makes predictions based on parts of the text that are similar to prototypical patients - providing justifications that doctors understand. We evaluate the model on two publicly available clinical datasets and show that it outperforms existing baselines. Quantitative and qualitative evaluations with medical doctors further demonstrate that the model provides valuable explanations for clinical decision support.
• Abstract（参考訳）: 臨床テキストからの診断予測のための深層神経モデルの使用は有望な結果を示している。 しかし、臨床実践では、そのようなモデルは正確であるだけでなく、医師に解釈可能で有用な結果を与える必要がある。 そこで本研究では,先駆的ネットワークに基づく新しい方法であるprotopatient について紹介する。 ProtoPatientは、原型患者に似たテキストの一部に基づいて、医師が理解する正当化を提供する。 我々はこのモデルを2つの公開利用可能な臨床データセットで評価し,既存のベースラインを上回っていることを示す。 医師による定量的・質的評価は、このモデルが臨床決定支援に有用な説明を提供することを示している。

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