論文の概要: GENIE-NF-AI: Identifying Neurofibromatosis Tumors using Liquid Neural Network (LTC) trained on AACR GENIE Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13429v1
• Date: Wed, 26 Apr 2023 10:28:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 14:40:30.561501
• Title: GENIE-NF-AI: Identifying Neurofibromatosis Tumors using Liquid Neural Network (LTC) trained on AACR GENIE Datasets
• Title（参考訳）: genIE-NF-AI:AACR GENIEデータセットをトレーニングしたLiquid Neural Network (LTC) を用いた神経線維腫症腫瘍の同定
• Authors: Michael Bidollahkhani, Ferhat Atasoy, Elnaz Abedini, Ali Davar, Omid Hamza, F{\i}rat Sefao\u{g}lu, Amin Jafari, Muhammed Nadir Yal\c{c}{\i}n, Hamdan Abdellatef
• Abstract要約: 神経線維腫症を診断するための解釈可能なAIアプローチを提案する。 提案手法は99.86%の精度で既存モデルより優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, the field of medicine has been increasingly adopting artificial intelligence (AI) technologies to provide faster and more accurate disease detection, prediction, and assessment. In this study, we propose an interpretable AI approach to diagnose patients with neurofibromatosis using blood tests and pathogenic variables. We evaluated the proposed method using a dataset from the AACR GENIE project and compared its performance with modern approaches. Our proposed approach outperformed existing models with 99.86% accuracy. We also conducted NF1 and interpretable AI tests to validate our approach. Our work provides an explainable approach model using logistic regression and explanatory stimulus as well as a black-box model. The explainable models help to explain the predictions of black-box models while the glass-box models provide information about the best-fit features. Overall, our study presents an interpretable AI approach for diagnosing patients with neurofibromatosis and demonstrates the potential of AI in the medical field.
• Abstract（参考訳）: 近年、医療分野は、より高速で正確な疾患の検出、予測、評価を提供するために、人工知能(AI)技術の採用が増えている。 本研究では血液検査と病原性変数を用いて神経線維腫症を診断するための解釈可能なAIアプローチを提案する。 AACR GENIEプロジェクトのデータセットを用いて提案手法の評価を行い,その性能を現代の手法と比較した。 提案手法は,99.86%の精度で既存モデルを上回った。 また、NF1および解釈可能なAIテストを実施し、アプローチを検証する。 本研究は,ブラックボックスモデルと同様にロジスティック回帰と説明的刺激を用いた説明可能なアプローチモデルを提供する。 説明可能なモデルはブラックボックスモデルの予測を説明するのに役立ち、ガラスボックスモデルは最適な機能に関する情報を提供する。 本研究は,神経線維腫症患者に対する解釈可能なAIアプローチを示し,医療分野におけるAIの可能性を示す。

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