論文の概要: Assisting clinical practice with fuzzy probabilistic decision trees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07788v1
- Date: Sun, 16 Apr 2023 14:05:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 17:20:59.388838
- Title: Assisting clinical practice with fuzzy probabilistic decision trees
- Title（参考訳）: ファジィ確率決定木を用いた臨床実習
- Authors: Emma L. Ambag, Giulia Capitoli, Vincenzo L' Imperio, Michele
Provenzano, Marco S. Nobile, Pietro Li\`o
- Abstract要約: 本研究では,確率木とファジィ論理を組み合わせて臨床実習を支援する新しい手法であるFPTを提案する。
FPTとその予測は、この目的のために特別に設計されたユーザフレンドリーなインターフェースを用いて、直感的に臨床実践を支援することができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0999441362198907
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The need for fully human-understandable models is increasingly being
recognised as a central theme in AI research. The acceptance of AI models to
assist in decision making in sensitive domains will grow when these models are
interpretable, and this trend towards interpretable models will be amplified by
upcoming regulations. One of the killer applications of interpretable AI is
medical practice, which can benefit from accurate decision support
methodologies that inherently generate trust. In this work, we propose FPT,
(MedFP), a novel method that combines probabilistic trees and fuzzy logic to
assist clinical practice. This approach is fully interpretable as it allows
clinicians to generate, control and verify the entire diagnosis procedure; one
of the methodology's strength is the capability to decrease the frequency of
misdiagnoses by providing an estimate of uncertainties and counterfactuals. Our
approach is applied as a proof-of-concept to two real medical scenarios:
classifying malignant thyroid nodules and predicting the risk of progression in
chronic kidney disease patients. Our results show that probabilistic fuzzy
decision trees can provide interpretable support to clinicians, furthermore,
introducing fuzzy variables into the probabilistic model brings significant
nuances that are lost when using the crisp thresholds set by traditional
probabilistic decision trees. We show that FPT and its predictions can assist
clinical practice in an intuitive manner, with the use of a user-friendly
interface specifically designed for this purpose. Moreover, we discuss the
interpretability of the FPT model.
- Abstract（参考訳）: 完全な人間理解可能なモデルの必要性は、AI研究の中心的なテーマとして認識されつつある。
これらのモデルが解釈可能になったら、センシティブなドメインでの意思決定を支援するAIモデルの受け入れが増加し、今後の規制によって解釈可能なモデルへのこの傾向が増幅される。
解釈可能なaiのキラー応用の1つは、本質的に信頼を生み出す正確な意思決定支援方法論の恩恵を受ける医療プラクティスである。
本研究では,確率木とファジィ論理を組み合わせて臨床実習を支援する新しい手法であるFPT(MedFP)を提案する。
このアプローチは、臨床医が診断手順全体を生成、制御、検証できるようにするため、完全に解釈可能であり、方法論の強みの1つは、不確実性や副作用の見積もりを提供することで誤診の頻度を減少させる能力である。
本手法は,悪性甲状腺結節の分類と慢性腎臓病患者の進行リスクの予測という2つの現実の医療シナリオに対する概念実証として適用されている。
さらに,確率モデルにファジィ変数を導入することで,従来の確率的決定木が設定した鮮明なしきい値を使用すると,かなりのニュアンスを失うことが示唆された。
FPTとその予測は、この目的のために特別に設計されたユーザフレンドリーなインターフェースを用いて、直感的に臨床実践を支援することができることを示す。
さらに,FPTモデルの解釈可能性についても論じる。
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