論文の概要: Multimodal Explainability via Latent Shift applied to COVID-19 stratification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14084v1
• Date: Wed, 28 Dec 2022 20:07:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 15:29:04.499280
• Title: Multimodal Explainability via Latent Shift applied to COVID-19 stratification
• Title（参考訳）: COVID-19成層への潜伏シフトによるマルチモーダル説明可能性
• Authors: Valerio Guarrasi, Lorenzo Tronchin, Domenico Albano, Eliodoro Faiella, Deborah Fazzini, Domiziana Santucci, Paolo Soda
• Abstract要約: 本稿では,モダリティの再構築とサンプル分類を共同で学習する,設計による説明が可能な深いアーキテクチャを提案する。 AIforCOVIDデータセットを使用して、COVID-19パンデミックの文脈でのアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1129469448121927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We are witnessing a widespread adoption of artificial intelligence in healthcare. However, most of the advancements in deep learning (DL) in this area consider only unimodal data, neglecting other modalities. Their multimodal interpretation necessary for supporting diagnosis, prognosis and treatment decisions. In this work we present a deep architecture, explainable by design, which jointly learns modality reconstructions and sample classifications using tabular and imaging data. The explanation of the decision taken is computed by applying a latent shift that, simulates a counterfactual prediction revealing the features of each modality that contribute the most to the decision and a quantitative score indicating the modality importance. We validate our approach in the context of COVID-19 pandemic using the AIforCOVID dataset, which contains multimodal data for the early identification of patients at risk of severe outcome. The results show that the proposed method provides meaningful explanations without degrading the classification performance.
• Abstract（参考訳）: 私たちは医療における人工知能の普及を目の当たりにしている。 しかし、この領域におけるディープラーニング(DL)の進歩のほとんどは、他のモダリティを無視して、単調なデータのみを考慮する。 診断、予後、治療決定を支援するのに必要なマルチモーダルな解釈。 本研究では,図表や画像データを用いてモダリティ再構成とサンプル分類を共同で学習する,設計による説明が可能な深層アーキテクチャを提案する。 この決定の説明は、決定に最も寄与する各モダリティの特徴を明らかにする反事実予測と、モダリティの重要性を示す定量的スコアをシミュレートする潜在シフトを適用することで計算される。 我々は、重篤な結果のリスクのある患者の早期発見のためのマルチモーダルデータを含むAIforCOVIDデータセットを用いて、COVID-19パンデミックの文脈でのアプローチを検証する。 その結果,提案手法は分類性能を劣化させることなく意味のある説明を提供することがわかった。

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