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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02131v4
• Date: Fri, 22 Sep 2023 08:18:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 18:22:54.501509
• 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。 本稿の場合,提案する概念は,代替意思決定シナリオを検証するための新しい方法を提供する。 その結果, 臨床研究におけるAI駆動手法の信頼と受容を高めるために, 反事実的説明を用いることが期待できる可能性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6574413179773761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The field of explainability in artificial intelligence (AI) has witnessed a growing number of studies and increasing scholarly interest. However, the lack of human-friendly and individual interpretations in explaining the outcomes of machine learning algorithms has significantly hindered the acceptance of these methods by clinicians in their research and clinical practice. To address this, our study employs counterfactual explanations to explore "what if?" scenarios in medical research, aiming to expand our understanding beyond existing boundaries on magnetic resonance imaging (MRI) features for diagnosing pediatric posterior fossa brain tumors. In our case study, the proposed concept provides a novel way to examine alternative decision-making scenarios that offer personalized and context-specific insights, enabling the validation of predictions and clarification of variations under diverse circumstances. Additionally, we explore the potential use of counterfactuals for data augmentation and evaluate their feasibility as an alternative approach in our medical research case. The results demonstrate the promising potential of using counterfactual explanations to enhance trust and acceptance of AI-driven methods in clinical research.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(ai)における説明可能性の分野は、多くの研究と学術的関心の高まりを目の当たりにしている。 しかし、機械学習アルゴリズムの結果を説明する上での人間にやさしい個人的解釈の欠如は、臨床医による研究や臨床実践におけるこれらの方法の受容を著しく妨げている。 そこで本研究では, 医学研究における「もし」のシナリオを考察し, 小児後頭葉腫瘍の診断におけるMRI(MRI)の既存の領域を超えて, 理解を深めることを目的としている。 本ケーススタディにおいて,提案手法は,多様な状況下での予測の検証と変動の明確化を可能にする,パーソナライズ・コンテキスト固有の洞察を提供する代替意思決定シナリオを検討する新しい方法を提供する。 さらに,データ拡張のための偽物の利用の可能性について検討し,医療研究における代替的アプローチとしてその実現可能性を評価する。 その結果, 臨床研究におけるAI駆動手法の信頼と受容を高めるために, 反事実的説明を用いることが期待できる可能性が示された。

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