論文の概要: Interpretable and Intervenable Ultrasonography-based Machine Learning Models for Pediatric Appendicitis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14460v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 10:08:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 17:00:55.325903
• Title: Interpretable and Intervenable Ultrasonography-based Machine Learning Models for Pediatric Appendicitis
• Title（参考訳）: 小児虫垂炎に対するインタープリタブル・インターベンタブル超音波ベース機械学習モデル
• Authors: Ri\v{c}ards Marcinkevi\v{c}s, Patricia Reis Wolfertstetter, Ugne Klimiene, Ece Ozkan, Kieran Chin-Cheong, Alyssia Paschke, Julia Zerres, Markus Denzinger, David Niederberger, Sven Wellmann, Christian Knorr, Julia E. Vogt
• Abstract要約: 虫垂炎は小児腹部手術の最も多い原因の一つである。 虫垂炎の診断支援システム : 臨床・検査・スコアリング・CTデータを中心に 超音波画像を用いた虫垂炎の診断・管理・重症度予測のための解釈可能な機械学習モデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8807145550221716
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Appendicitis is among the most frequent reasons for pediatric abdominal surgeries. With recent advances in machine learning, data-driven decision support could help clinicians diagnose and manage patients while reducing the number of non-critical surgeries. Previous decision support systems for appendicitis focused on clinical, laboratory, scoring and computed tomography data, mainly ignoring abdominal ultrasound, a noninvasive and readily available diagnostic modality. To this end, we developed and validated interpretable machine learning models for predicting the diagnosis, management and severity of suspected appendicitis using ultrasound images. Our models were trained on a dataset comprising 579 pediatric patients with 1709 ultrasound images accompanied by clinical and laboratory data. Our methodological contribution is the generalization of concept bottleneck models to prediction problems with multiple views and incomplete concept sets. Notably, such models lend themselves to interpretation and interaction via high-level concepts understandable to clinicians without sacrificing performance or requiring time-consuming image annotation when deployed.
• Abstract（参考訳）: 虫垂炎は小児腹部手術の最も多い原因の一つである。 機械学習の最近の進歩により、データ駆動意思決定サポートは、患者を診断し管理し、非クリティカルな手術の数を減らすのに役立つ。 虫垂炎の診断支援システムは, 腹部超音波を主に無視し, 臨床, 検査, 採点, およびCTデータに重点を置いていた。 そこで我々は,超音波画像を用いた虫垂炎の診断,管理,重症度を予測するための解釈可能な機械学習モデルを開発した。 対象は小児579例, 超音波画像1709例, 臨床・臨床データ, 検査データであった。 我々の方法論的貢献は,複数の視点と不完全概念集合を用いた予測問題に対する概念ボトルネックモデルの一般化である。 特に、そのようなモデルは、パフォーマンスを犠牲にしたり、デプロイ時に時間を要する画像アノテーションを必要とせずに、臨床医に理解可能な高レベルな概念による解釈と相互作用に役立ちます。

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