論文の概要: An explainable model to support the decision about the therapy protocol
for AML
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02631v2
- Date: Sat, 15 Jul 2023 18:03:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 19:56:12.636263
- Title: An explainable model to support the decision about the therapy protocol
for AML
- Title（参考訳）: AML治療プロトコルに関する意思決定を支援するための説明可能なモデル
- Authors: Jade M. Almeida, Giovanna A. Castro, Jo\~ao A. Machado-Neto, Tiago A.
Almeida
- Abstract要約: 本稿では、最も適切な治療プロトコルの決定を支援するために、データ分析と説明可能な機械学習モデルを提案する。
以上の結果から,専門家の判断を安全に支援できる可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.290382979353427
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Acute Myeloid Leukemia (AML) is one of the most aggressive types of
hematological neoplasm. To support the specialists' decision about the
appropriate therapy, patients with AML receive a prognostic of outcomes
according to their cytogenetic and molecular characteristics, often divided
into three risk categories: favorable, intermediate, and adverse. However, the
current risk classification has known problems, such as the heterogeneity
between patients of the same risk group and no clear definition of the
intermediate risk category. Moreover, as most patients with AML receive an
intermediate-risk classification, specialists often demand other tests and
analyses, leading to delayed treatment and worsening of the patient's clinical
condition. This paper presents the data analysis and an explainable
machine-learning model to support the decision about the most appropriate
therapy protocol according to the patient's survival prediction. In addition to
the prediction model being explainable, the results obtained are promising and
indicate that it is possible to use it to support the specialists' decisions
safely. Most importantly, the findings offered in this study have the potential
to open new avenues of research toward better treatments and prognostic
markers.
- Abstract（参考訳）: 急性骨髄性白血病(AML)は最も攻撃的な血液腫瘍の1つである。
適切な治療に関する専門医の判断を支援するため、AML患者は細胞遺伝学的および分子学的特徴に応じて予後を判断し、しばしば3つの危険カテゴリー(好適、中性、悪)に分けられる。
しかし、現在のリスク分類には、同一のリスクグループの患者間の不均一性や中間リスクカテゴリの明確な定義など、既知の問題がある。
さらに、ほとんどのAML患者は中間リスク分類を受けるため、専門医はしばしば他の検査や分析を要求し、治療が遅れて臨床症状が悪化する。
本稿では、患者の生存予測に基づいて、最も適切な治療プロトコルの決定を支援するためのデータ分析と説明可能な機械学習モデルを提案する。
予測モデルが説明可能であることに加えて、得られた結果は有望であり、専門家の意思決定を安全に支援できることを示す。
最も重要なことは、この研究で得られた知見が、より良い治療と予後マーカーに向けた新しい研究の道を開く可能性を秘めていることだ。
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