論文の概要: EvoCLINICAL: Evolving Cyber-Cyber Digital Twin with Active Transfer
Learning for Automated Cancer Registry System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03246v1
- Date: Wed, 6 Sep 2023 12:02:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 15:17:15.231111
- Title: EvoCLINICAL: Evolving Cyber-Cyber Digital Twin with Active Transfer
Learning for Automated Cancer Registry System
- Title（参考訳）: evoclinical: 自動がん登録システムのためのアクティブトランスファー学習を備えたサイバーサイバーデジタルツインの進化
- Authors: Chengjie Lu, Qinghua Xu, Tao Yue, Shaukat Ali, Thomas Schwitalla, Jan
F. Nyg{\aa}rd
- Abstract要約: ノルウェーがん登録 (CRN) は、異なる医療機関からがんのメッセージを受け取ることで、がん患者の情報を収集する。
CRNはがん研究の基礎を築き、がんに関する重要な統計をステークホルダーに提供している。
GURIのためのサイバーサイバーサイバーデジタルツイン(CCDT)は、実システムとの集中的な相互作用を必要とせず、様々な実験や、GURIの運用状態の高度な解析を容易にする。
我々は,前バージョンのGURI向けに開発されたCCDTを事前学習モデルとして検討し,新しいGURIバージョンを問合せしてラベル付けしたデータセットを微調整するEvoCLINICALを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.384652811127085
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Cancer Registry of Norway (CRN) collects information on cancer patients
by receiving cancer messages from different medical entities (e.g., medical
labs, and hospitals) in Norway. Such messages are validated by an automated
cancer registry system: GURI. Its correct operation is crucial since it lays
the foundation for cancer research and provides critical cancer-related
statistics to its stakeholders. Constructing a cyber-cyber digital twin (CCDT)
for GURI can facilitate various experiments and advanced analyses of the
operational state of GURI without requiring intensive interactions with the
real system. However, GURI constantly evolves due to novel medical diagnostics
and treatment, technological advances, etc. Accordingly, CCDT should evolve as
well to synchronize with GURI. A key challenge of achieving such
synchronization is that evolving CCDT needs abundant data labelled by the new
GURI. To tackle this challenge, we propose EvoCLINICAL, which considers the
CCDT developed for the previous version of GURI as the pretrained model and
fine-tunes it with the dataset labelled by querying a new GURI version.
EvoCLINICAL employs a genetic algorithm to select an optimal subset of cancer
messages from a candidate dataset and query GURI with it. We evaluate
EvoCLINICAL on three evolution processes. The precision, recall, and F1 score
are all greater than 91%, demonstrating the effectiveness of EvoCLINICAL.
Furthermore, we replace the active learning part of EvoCLINICAL with random
selection to study the contribution of transfer learning to the overall
performance of EvoCLINICAL. Results show that employing active learning in
EvoCLINICAL increases its performances consistently.
- Abstract（参考訳）: ノルウェーがん登録 (CRN) は、ノルウェーの異なる医療機関(例えば、医療機関、病院)から癌メッセージを受け取ることで、がん患者の情報を収集している。
このようなメッセージは、GURIという自動がん登録システムによって検証される。
がん研究の基礎を築き、そのステークホルダーに重要ながん関連統計を提供するため、その正しい手術は重要である。
guri用のcyber digital twin(ccdt)の構築は、実システムとの集中的なインタラクションを必要とせずに、guriの運用状態の様々な実験と高度な分析を容易化する。
しかし、新しい診断・治療、技術進歩などにより、GURIは常に進化している。
したがって、ccdtはguriと同期するように進化するべきです。
このような同期を実現する上での鍵となる課題は、ccdtの進化には新しいguriでラベル付けされた豊富なデータが必要であることである。
この課題に対処するために、我々は、前バージョンのGURI向けに開発されたCCDTを事前訓練されたモデルとみなし、新しいGURIバージョンをクエリすることでラベル付けされたデータセットを微調整するEvoCLINICALを提案する。
EvoCLINICALは遺伝的アルゴリズムを用いて、候補データセットからがんメッセージの最適なサブセットを選択し、GURIをクエリする。
3つの進化過程におけるEvoCLINicalの評価を行った。
精度,リコール,F1スコアはいずれも91%以上であり,EvoCLINicalの有効性を示した。
さらに,EvoCLINicalの能動的学習部をランダム選択に置き換えて,EvoCLINicalの全体的な性能に対する伝達学習の寄与を研究する。
その結果, アクティブラーニングの学習能力は, 連続的に向上することがわかった。
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