論文の概要: DASS Good: Explainable Data Mining of Spatial Cohort Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04870v1
• Date: Mon, 10 Apr 2023 21:24:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 16:55:43.658458
• Title: DASS Good: Explainable Data Mining of Spatial Cohort Data
• Title（参考訳）: DASS Good:空間コホートデータの説明可能なデータマイニング
• Authors: Andrew Wentzel, Carla Floricel, Guadalupe Canahuate, Mohamed A.Naser, Abdallah S. Mohamed, Clifton David Fuller, Lisanne van Dijk, G.Elisabeta Marai
• Abstract要約: 本稿では,人間と機械のハイブリッド開発と予測モデルの検証を支援するためのモデリングシステムDASSの共設計について述べる。 DASSには、人間のループ内の視覚的ステアリング、空間データ、説明可能なAIが組み込まれており、ドメイン知識を自動データマイニングで強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1442270083085964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developing applicable clinical machine learning models is a difficult task when the data includes spatial information, for example, radiation dose distributions across adjacent organs at risk. We describe the co-design of a modeling system, DASS, to support the hybrid human-machine development and validation of predictive models for estimating long-term toxicities related to radiotherapy doses in head and neck cancer patients. Developed in collaboration with domain experts in oncology and data mining, DASS incorporates human-in-the-loop visual steering, spatial data, and explainable AI to augment domain knowledge with automatic data mining. We demonstrate DASS with the development of two practical clinical stratification models and report feedback from domain experts. Finally, we describe the design lessons learned from this collaborative experience.
• Abstract（参考訳）: リスクのある隣接臓器間の放射線量分布など、空間情報を含む場合、適切な臨床機械学習モデルの開発は難しい課題である。 頭頸部癌患者の放射線治療線量に関連する長期毒性を推定するための予測モデルとして,人間と機械のハイブリッドな開発を支援するモデリングシステムdassの共同設計について述べる。 オンコロジーとデータマイニングのドメイン専門家と共同で開発されたdassは、ヒューマン・イン・ザ・ループのビジュアル・ステアリング、空間データ、説明可能なaiを組み込んで、ドメイン知識を自動データマイニングで強化する。 我々は, 2つの実践的臨床階層化モデルの開発と, ドメインエキスパートからのフィードバックを提示する。 最後に,この共同体験から得られたデザインの教訓について述べる。

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