論文の概要: A Cross Attention Approach to Diagnostic Explainability using Clinical
Practice Guidelines for Depression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13852v1
- Date: Thu, 23 Nov 2023 08:42:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 00:18:30.851692
- Title: A Cross Attention Approach to Diagnostic Explainability using Clinical
Practice Guidelines for Depression
- Title（参考訳）: うつ病診療ガイドラインを用いた診断説明可能性へのクロスアテンションアプローチ
- Authors: Sumit Dalal, Deepa Tilwani, Manas Gaur, Sarika Jain, Valerie Shalin,
and Amit Seth
- Abstract要約: そこで我々は,一般的なトランスフォーマーモデルにおける注目度を高め,臨床医が理解可能な分類説明を生成する手法を開発した。
臨床医が患者と対話する際の専門知識をどのように頼っているかに触発され、関連する臨床知識を活用して患者の入力をモデル化する。
うつ病の診断に臨床実習ガイドライン(CPG)を用いてメンタルヘルス(MH)の文脈でこのようなシステムを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.226860337389365
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The lack of explainability using relevant clinical knowledge hinders the
adoption of Artificial Intelligence-powered analysis of unstructured clinical
dialogue. A wealth of relevant, untapped Mental Health (MH) data is available
in online communities, providing the opportunity to address the explainability
problem with substantial potential impact as a screening tool for both online
and offline applications. We develop a method to enhance attention in popular
transformer models and generate clinician-understandable explanations for
classification by incorporating external clinical knowledge. Inspired by how
clinicians rely on their expertise when interacting with patients, we leverage
relevant clinical knowledge to model patient inputs, providing meaningful
explanations for classification. This will save manual review time and engender
trust. We develop such a system in the context of MH using clinical practice
guidelines (CPG) for diagnosing depression, a mental health disorder of global
concern. We propose an application-specific language model called ProcesS
knowledge-infused cross ATtention (PSAT), which incorporates CPGs when
computing attention. Through rigorous evaluation on three expert-curated
datasets related to depression, we demonstrate application-relevant
explainability of PSAT. PSAT also surpasses the performance of nine baseline
models and can provide explanations where other baselines fall short. We
transform a CPG resource focused on depression, such as the Patient Health
Questionnaire (e.g. PHQ-9) and related questions, into a machine-readable
ontology using SNOMED-CT. With this resource, PSAT enhances the ability of
models like GPT-3.5 to generate application-relevant explanations.
- Abstract（参考訳）: 関連する臨床知識を用いた説明可能性の欠如は、非構造化臨床対話の人工知能による分析の採用を妨げる。
MH(Mental Health)に関する豊富なデータがオンラインコミュニティで利用可能であり、オンラインとオフラインの両方のアプリケーションのスクリーニングツールとして、潜在的な影響で説明可能性の問題に対処する機会を提供する。
本研究では, 一般的な変圧器モデルの注意力を高める手法を開発し, 外部臨床知識を組み込んだ分類のための臨床理解可能な説明を生成する。
臨床医が患者と対話するときの専門知識にどのように依存するかに着想を得て,関連する臨床知識を活用して患者の入力をモデル化し,分類に有意義な説明を与える。
これは手作業によるレビュー時間を節約し、信頼を高める。
我々は,世界的懸念の精神保健障害であるうつ病の診断に臨床実習ガイドライン(CPG)を用いて,MHの文脈でこのようなシステムを開発する。
本稿では,cpgを組み込んだpsat(process knowledge-infused cross attention)と呼ばれるアプリケーション固有言語モデルを提案する。
うつ病に関連する3つの専門家計算データセットの厳密な評価を通じて, PSATの応用関連説明可能性を示す。
PSATは9つのベースラインモデルのパフォーマンスを上回り、他のベースラインが不足している説明を提供する。
我々は,患者健康アンケート(PHQ-9)などの抑うつに焦点を当てたCPGリソースを,SNOMED-CTを用いた機械可読性オントロジーに変換する。
このリソースにより、PSATはGPT-3.5のようなモデルでアプリケーション関連の説明を生成する能力を高める。
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