論文の概要: Beyond Known Reality: Exploiting Counterfactual Explanations for Medical Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02131v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 09:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 14:23:22.713144
• Title: Beyond Known Reality: Exploiting Counterfactual Explanations for Medical Research
• Title（参考訳）: 医療研究における反現実的説明の爆発的展開
• Authors: Toygar Tanyel, Serkan Ayvaz and Bilgin Keserci
• Abstract要約: 本研究は、医学研究における「もし」のシナリオを探求するために、反実的な説明を用いる。 小児眼窩後脳腫瘍の診断におけるMRI機能の利用に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0552168294716298
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study employs counterfactual explanations to explore "what if?" scenarios in medical research, with the aim of expanding our understanding beyond existing boundaries. Specifically, we focus on utilizing MRI features for diagnosing pediatric posterior fossa brain tumors as a case study. The field of artificial intelligence and explainability has witnessed a growing number of studies and increasing scholarly interest. However, the lack of human-friendly interpretations in explaining the outcomes of machine learning algorithms has significantly hindered the acceptance of these methods by clinicians in their clinical practice. To address this, our approach incorporates counterfactual explanations, providing a novel way to examine alternative decision-making scenarios. These explanations offer personalized and context-specific insights, enabling the validation of predictions and clarification of variations under diverse circumstances. Importantly, our approach maintains both statistical and clinical fidelity, allowing for the examination of distinct tumor features through alternative realities. Additionally, we explore the potential use of counterfactuals for data augmentation and evaluate their feasibility as an alternative approach in medical research. The results demonstrate the promising potential of counterfactual explanations to enhance trust and acceptance of AI-driven methods in clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 医療研究における「もしも」のシナリオを探索するために, 既存の境界を越えて理解を深める目的で, 反事実的説明を用いる。 特に, 小児眼窩後部脳腫瘍の診断にMRIの特徴を活用することに焦点を当てた。 人工知能と説明可能性の分野は、多くの研究と学術的な関心の高まりを目撃している。 しかし、機械学習アルゴリズムの結果を説明するための人間にやさしい解釈の欠如は、臨床医によるこれらの方法の受容を著しく妨げている。 この問題に対処するため,提案手法は,代替意思決定シナリオを検証するための新しい手法を提供する。 これらの説明はパーソナライズされた文脈固有の洞察を提供し、様々な状況下での予測の検証とバリエーションの明確化を可能にする。 重要な点は, 統計学的, 臨床的に両性が維持され, 異なる腫瘍の特徴を別の現実を通して検討できることである。 さらに, 医療研究における代替手法として, データ拡張における反ファクトリアルの活用の可能性を検討する。 以上の結果から, 臨床環境におけるAI駆動手法の信頼と受容を高めるために, 対実的説明が期待できる可能性が示された。

関連論文リスト

• Exploration of Attention Mechanism-Enhanced Deep Learning Models in the Mining of Medical Textual Data [3.22071437711162]
  本研究では,医療用テキストマイニングにおける注意機構を利用した深層学習モデルの利用について検討した。 本研究の目的は、深層学習と注意機構を取り入れることで、本質的な医療情報を特定する能力を高めることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T00:20:14Z)
• Enhancing Deep Learning Model Explainability in Brain Tumor Datasets using Post-Heuristic Approaches [1.325953054381901]
  本研究では,意思決定過程における説明可能性の欠如について考察する。 主な焦点は、LIMEライブラリとLIMEイメージ説明器によって生成された説明を精査することである。 提案したポストヒューリスティックなアプローチは,より堅牢で具体的な結果をもたらす,顕著な進歩を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-30T13:59:13Z)
• Seeing Unseen: Discover Novel Biomedical Concepts via Geometry-Constrained Probabilistic Modeling [53.7117640028211]
  同定された問題を解決するために,幾何制約付き確率的モデリング処理を提案する。 構成された埋め込み空間のレイアウトに適切な制約を課すために、重要な幾何学的性質のスイートを組み込む。 スペクトルグラフ理論法は、潜在的な新規クラスの数を推定するために考案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T00:56:05Z)
• XAI for In-hospital Mortality Prediction via Multimodal ICU Data [57.73357047856416]
  マルチモーダルICUデータを用いて病院内死亡率を予測するための,効率的で説明可能なAIソリューションを提案する。 我々は,臨床データから異種入力を受信し,意思決定を行うマルチモーダル・ラーニングを我々のフレームワークに導入する。 我々の枠組みは、医療研究において重要な要素の発見を容易にする他の臨床課題に容易に移行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T14:28:04Z)
• A review of uncertainty quantification in medical image analysis: probabilistic and non-probabilistic methods [11.972374203751562]
  機械学習モデルの信頼性を定量化するための潜在的な解決策として、不確実性定量化法が提案されている。 本総説は,医療画像解析機械学習モデルにおける不確実性定量化の研究について,臨床および技術的な背景から,迅速かつ詳細な理解を得ることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T10:15:48Z)
• Informing clinical assessment by contextualizing post-hoc explanations of risk prediction models in type-2 diabetes [50.8044927215346]
  本研究は, 合併症リスク予測のシナリオを考察し, 患者の臨床状態に関する文脈に焦点を当てる。 我々は、リスク予測モデル推論に関する文脈を提示し、その受容性を評価するために、最先端のLLMをいくつか採用する。 本論文は,実世界における臨床症例における文脈説明の有効性と有用性を明らかにする最初のエンドツーエンド分析の1つである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T18:07:11Z)
• Explainable Deep Learning in Healthcare: A Methodological Survey from an Attribution View [36.025217954247125]
  本稿では,今後の研究者や臨床医の方法論として,深部・包括的に解釈可能性の方法を紹介した。 我々は、これらの方法が医療問題にどのように適応し、適用されたか、また、医師がこれらのデータ駆動技術をよりよく理解するのにどのように役立つかについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T17:12:53Z)
• BI-RADS-Net: An Explainable Multitask Learning Approach for Cancer Diagnosis in Breast Ultrasound Images [69.41441138140895]
  本稿では,乳房超音波画像における癌検出のための新しい深層学習手法であるBI-RADS-Netを紹介する。 提案手法は, 臨床診断に関連する特徴表現を学習することにより, 乳腺腫瘍の説明と分類を行うタスクを取り入れたものである。 臨床医が医療現場で診断・報告するために使用する形態学的特徴の観点から予測(良性または悪性)の説明が提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T19:14:46Z)
• Semi-Supervised Variational Reasoning for Medical Dialogue Generation [70.838542865384]
  医療対話生成には,患者の状態と医師の行動の2つの重要な特徴がある。 医療対話生成のためのエンドツーエンドの変分推論手法を提案する。 行動分類器と2つの推論検出器から構成される医師政策ネットワークは、拡張推論能力のために提案される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-13T04:14:35Z)
• Explaining Clinical Decision Support Systems in Medical Imaging using Cycle-Consistent Activation Maximization [112.2628296775395]
  ディープニューラルネットワークを用いた臨床意思決定支援は、着実に関心が高まりつつあるトピックとなっている。 臨床医は、その根底にある意思決定プロセスが不透明で理解しにくいため、この技術の採用をためらうことが多い。 そこで我々は,より小さなデータセットであっても,分類器決定の高品質な可視化を生成するCycleGANアクティベーションに基づく,新たな意思決定手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T14:39:27Z)
• Explainable deep learning models in medical image analysis [0.0]
  様々な医学的診断に非常に効果的で、その一部で人間の専門家を圧倒している。 最近の説明可能性研究は、モデルの決定に最も影響を及ぼす特徴を示すことを目的としている。 ここでは、様々な医療画像タスクに対する説明可能な深層学習の現在の応用について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-28T06:31:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。