論文の概要: Intelligent diagnostic scheme for lung cancer screening with Raman
spectra data by tensor network machine learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06340v1
- Date: Sat, 11 Mar 2023 07:57:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 19:38:08.705170
- Title: Intelligent diagnostic scheme for lung cancer screening with Raman
spectra data by tensor network machine learning
- Title（参考訳）: テンソルネットワーク機械学習によるRamanスペクトルデータを用いた肺癌検診のインテリジェント診断法
- Authors: Yu-Jia An, Sheng-Chen Bai, Lin Cheng, Xiao-Guang Li, Cheng-en Wang,
Xiao-Dong Han, Gang Su, Shi-Ju Ran, Cong Wang
- Abstract要約: 呼気中の揮発性有機化合物(VOC)のラマンスペクトルデータをスクリーニングすることにより,肺がん患者とそのステージを確実に予測するテンソルネットワーク(TN)-ML法を提案する。
高い確実性を持つサンプルの精度はほぼ100$%$である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.813777115744362
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) has brought tremendous impacts on biomedical
sciences from academic researches to clinical applications, such as in
biomarkers' detection and diagnosis, optimization of treatment, and
identification of new therapeutic targets in drug discovery. However, the
contemporary AI technologies, particularly deep machine learning (ML), severely
suffer from non-interpretability, which might uncontrollably lead to incorrect
predictions. Interpretability is particularly crucial to ML for clinical
diagnosis as the consumers must gain necessary sense of security and trust from
firm grounds or convincing interpretations. In this work, we propose a
tensor-network (TN)-ML method to reliably predict lung cancer patients and
their stages via screening Raman spectra data of Volatile organic compounds
(VOCs) in exhaled breath, which are generally suitable as biomarkers and are
considered to be an ideal way for non-invasive lung cancer screening. The
prediction of TN-ML is based on the mutual distances of the breath samples
mapped to the quantum Hilbert space. Thanks to the quantum probabilistic
interpretation, the certainty of the predictions can be quantitatively
characterized. The accuracy of the samples with high certainty is almost
100$\%$. The incorrectly-classified samples exhibit obviously lower certainty,
and thus can be decipherably identified as anomalies, which will be handled by
human experts to guarantee high reliability. Our work sheds light on shifting
the ``AI for biomedical sciences'' from the conventional non-interpretable ML
schemes to the interpretable human-ML interactive approaches, for the purpose
of high accuracy and reliability.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、バイオマーカーの検出と診断、治療の最適化、薬物発見における新たな治療ターゲットの同定など、学術研究から臨床応用へのバイオメディカル科学への多大な影響をもたらした。
しかし、現代のAI技術、特にディープラーニング(ML)は非解釈性に苦しむため、制御不能に誤った予測につながる可能性がある。
消費者は確固とした根拠や説得力のある解釈から必要な安心感と信頼を得る必要があるため、mlにとって解釈性は特に重要である。
本研究では,吸入呼吸中の揮発性有機化合物(VOC)のラマンスペクトルデータをスクリーニングすることにより,肺癌患者とそのステージを確実に予測するテンソルネットワーク(TN)-ML法を提案する。
TN-MLの予測は、量子ヒルベルト空間にマッピングされた呼吸サンプルの相互距離に基づいている。
量子確率論的解釈により、予測の確実性は定量的に特徴づけられる。
確度の高い試料の精度は、ほぼ100$%$である。
誤分類されたサンプルは明らかに確実性が低いため、人間の専門家が高い信頼性を保証するために処理する異常として識別することができる。
本研究は,「バイオメディカルサイエンスのためのAI」を従来の非解釈可能なMLスキームから解釈可能な人間-MLインタラクティブアプローチへシフトさせることに重点を置いている。
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