論文の概要: Enabling Collaborative Clinical Diagnosis of Infectious Keratitis by Integrating Expert Knowledge and Interpretable Data-driven Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08695v1
• Date: Sun, 14 Jan 2024 02:10:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 18:25:32.157648
• Title: Enabling Collaborative Clinical Diagnosis of Infectious Keratitis by Integrating Expert Knowledge and Interpretable Data-driven Intelligence
• Title（参考訳）: 専門知識と解釈可能なデータ駆動インテリジェンスを統合した感染性角膜炎の協調診断
• Authors: Zhengqing Fang, Shuowen Zhou, Zhouhang Yuan, Yuxuan Si, Mengze Li, Jinxu Li, Yesheng Xu, Wenjia Xie, Kun Kuang, Yingming Li, Fei Wu, and Yu-Feng Yao
• Abstract要約: 感染性角膜炎(IK)の診断における知識誘導診断モデル(KGDM)の性能,解釈可能性,臨床的有用性について検討した。 AIベースのバイオマーカーの診断確率比(DOR)は3.011から35.233の範囲で有効である。 コラボレーションの参加者は、人間とAIの両方を上回るパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.144658552047975
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Although data-driven artificial intelligence (AI) in medical image diagnosis has shown impressive performance in silico, the lack of interpretability makes it difficult to incorporate the "black box" into clinicians' workflows. To make the diagnostic patterns learned from data understandable by clinicians, we develop an interpretable model, knowledge-guided diagnosis model (KGDM), that provides a visualized reasoning process containing AI-based biomarkers and retrieved cases that with the same diagnostic patterns. It embraces clinicians' prompts into the interpreted reasoning through human-AI interaction, leading to potentially enhanced safety and more accurate predictions. This study investigates the performance, interpretability, and clinical utility of KGDM in the diagnosis of infectious keratitis (IK), which is the leading cause of corneal blindness. The classification performance of KGDM is evaluated on a prospective validation dataset, an external testing dataset, and an publicly available testing dataset. The diagnostic odds ratios (DOR) of the interpreted AI-based biomarkers are effective, ranging from 3.011 to 35.233 and exhibit consistent diagnostic patterns with clinic experience. Moreover, a human-AI collaborative diagnosis test is conducted and the participants with collaboration achieved a performance exceeding that of both humans and AI. By synergistically integrating interpretability and interaction, this study facilitates the convergence of clinicians' expertise and data-driven intelligence. The promotion of inexperienced ophthalmologists with the aid of AI-based biomarkers, as well as increased AI prediction by intervention from experienced ones, demonstrate a promising diagnostic paradigm for infectious keratitis using KGDM, which holds the potential for extension to other diseases where experienced medical practitioners are limited and the safety of AI is concerned.
• Abstract（参考訳）: 医用画像診断におけるデータ駆動人工知能(AI)は、シリコで顕著な性能を示したが、解釈可能性の欠如により、臨床医のワークフローに「ブラックボックス」を組み込むことは困難である。 臨床医がデータから学んだ診断パターンを理解するために,AIベースのバイオマーカーと同一の診断パターンを持つ検索事例を含む可視化推論プロセスを提供する,解釈可能なモデル,知識誘導診断モデル(KGDM)を開発した。 臨床医のプロンプトを人間とaiの相互作用を通じて解釈する推論に取り入れ、安全性の向上とより正確な予測に繋がる可能性がある。 本研究は角膜盲症の原因である感染性角膜炎(IK)の診断におけるKGDMの性能,解釈可能性,臨床的有用性について検討した。 KGDMの分類性能は、予測検証データセット、外部テストデータセット、公開テストデータセットで評価される。 解釈AIベースのバイオマーカーの診断確率比(DOR)は3.011から35.233の範囲で有効であり、臨床経験と一貫した診断パターンを示す。 さらに、人間とAIの協調診断テストを実施し、コラボレーションの参加者は、人間とAIの双方を上回るパフォーマンスを達成した。 解釈可能性と相互作用を相乗的に統合することにより、臨床医の専門知識とデータ駆動インテリジェンスの統合を促進する。 aiベースのバイオマーカーによる経験の浅い眼科医の促進と、経験者からの介入によるai予測の増大は、経験豊富な医療従事者が制限され、aiの安全性が懸念される他の疾患への拡大の可能性を秘めているkgdmを用いた伝染性角膜炎に対する有望な診断パラダイムを示している。

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