Fugu-MT 論文翻訳(概要): Process Knowledge-infused Learning for Clinician-friendly Explanations

論文の概要: Process Knowledge-infused Learning for Clinician-friendly Explanations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09824v1
Date: Fri, 16 Jun 2023 13:08:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-19 13:51:38.886854
Title: Process Knowledge-infused Learning for Clinician-friendly Explanations
Title（参考訳）: クリニックフレンドリーな説明のためのプロセス知識融合学習
Authors: Kaushik Roy, Yuxin Zi, Manas Gaur, Jinendra Malekar, Qi Zhang, Vignesh Narayanan, Amit Sheth
Abstract要約: 言語モデルはソーシャルメディアデータを用いてメンタルヘルスを評価することができる。彼らは臨床医の診断過程とポストを比較しない。臨床医が理解できる概念を使って言語モデルのアウトプットを説明するのは難しいです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.405002816231477
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Language models have the potential to assess mental health using social media data. By analyzing online posts and conversations, these models can detect patterns indicating mental health conditions like depression, anxiety, or suicidal thoughts. They examine keywords, language markers, and sentiment to gain insights into an individual's mental well-being. This information is crucial for early detection, intervention, and support, improving mental health care and prevention strategies. However, using language models for mental health assessments from social media has two limitations: (1) They do not compare posts against clinicians' diagnostic processes, and (2) It's challenging to explain language model outputs using concepts that the clinician can understand, i.e., clinician-friendly explanations. In this study, we introduce Process Knowledge-infused Learning (PK-iL), a new learning paradigm that layers clinical process knowledge structures on language model outputs, enabling clinician-friendly explanations of the underlying language model predictions. We rigorously test our methods on existing benchmark datasets, augmented with such clinical process knowledge, and release a new dataset for assessing suicidality. PK-iL performs competitively, achieving a 70% agreement with users, while other XAI methods only achieve 47% agreement (average inter-rater agreement of 0.72). Our evaluations demonstrate that PK-iL effectively explains model predictions to clinicians.
Abstract（参考訳）: 言語モデルは、ソーシャルメディアデータを用いてメンタルヘルスを評価する可能性がある。オンライン投稿や会話を分析することで、これらのモデルはうつ病、不安、自殺思考などの精神状態を示すパターンを検出することができる。彼らはキーワード、言語マーカー、感情を調べ、個人の精神的幸福について洞察を得る。この情報は、早期発見、介入、支援、メンタルヘルスケアおよび予防戦略の改善に不可欠である。しかし,ソーシャルメディアのメンタルヘルス評価に言語モデルを使うことには,(1)臨床医の診断プロセスとポストを比較しない,(2)臨床医が理解可能な概念,すなわち臨床医に優しい説明を用いて言語モデルアウトプットを説明することが難しい,という2つの制限がある。本研究では,言語モデル出力に臨床プロセス知識構造を階層化する新しい学習パラダイムであるプロセス知識注入学習(PK-iL)を導入し,基礎となる言語モデル予測の臨床的フレンドリな説明を可能にする。本手法を既存のベンチマークデータセット上で厳格に検証し,そのような臨床プロセスの知識を付加し,自殺評価のための新たなデータセットをリリースする。 PK-iLは競争力があり、ユーザーとの70%の合意を達成する一方、他のXAI手法は47%の合意しか達成していない。 PK-iLは,臨床医に効果的にモデル予測を説明できることを示す。

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