論文の概要: Leveraging Expert Input for Robust and Explainable AI-Assisted Lung Cancer Detection in Chest X-rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19444v2
• Date: Fri, 28 Mar 2025 15:32:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 19:09:59.312431
• Title: Leveraging Expert Input for Robust and Explainable AI-Assisted Lung Cancer Detection in Chest X-rays
• Title（参考訳）: 胸部X線におけるロバストで説明可能なAI支援肺がん検出のためのエキスパート入力の活用
• Authors: Amy Rafferty, Rishi Ramaesh, Ajitha Rajan,
• Abstract要約: 本研究では,InceptionV3に基づく高機能肺癌検出モデルの解釈可能性とロバスト性について検討した。 我々は,概念ボトルネック手法を活用した専門家主導のアプローチであるClinicXAIを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.380494879018844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning models show significant potential for advancing AI-assisted medical diagnostics, particularly in detecting lung cancer through medical image modalities such as chest X-rays. However, the black-box nature of these models poses challenges to their interpretability and trustworthiness, limiting their adoption in clinical practice. This study examines both the interpretability and robustness of a high-performing lung cancer detection model based on InceptionV3, utilizing a public dataset of chest X-rays and radiological reports. We evaluate the clinical utility of multiple explainable AI (XAI) techniques, including both post-hoc and ante-hoc approaches, and find that existing methods often fail to provide clinically relevant explanations, displaying inconsistencies and divergence from expert radiologist assessments. To address these limitations, we collaborated with a radiologist to define diagnosis-specific clinical concepts and developed ClinicXAI, an expert-driven approach leveraging the concept bottleneck methodology. ClinicXAI generated clinically meaningful explanations which closely aligned with the practical requirements of clinicians while maintaining high diagnostic accuracy. We also assess the robustness of ClinicXAI in comparison to the original InceptionV3 model by subjecting both to a series of widely utilized adversarial attacks. Our analysis demonstrates that ClinicXAI exhibits significantly greater resilience to adversarial perturbations. These findings underscore the importance of incorporating domain expertise into the design of interpretable and robust AI systems for medical diagnostics, paving the way for more trustworthy and effective AI solutions in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは、特に胸部X線などの医用画像モダリティによる肺がんの検出において、AI支援医療診断の進歩に有意な可能性を示唆している。 しかしながら、これらのモデルのブラックボックスの性質は、その解釈可能性と信頼性に課題をもたらし、臨床実践における導入を制限する。 本研究では,InceptionV3に基づく高機能肺癌検出モデルの解釈可能性とロバスト性について,胸部X線および放射線学的報告の公開データセットを用いて検討した。 我々は,XAI(Multiple explainable AI)技術の臨床的有用性を評価するとともに,既存の手法が臨床的に関連性のある説明の提供に失敗し,専門的放射線医学的評価から不整合やばらつきを呈することが多いことを見出した。 これらの制約に対処するため,放射線科医と共同で診断特異的な臨床概念を定義し,概念ボトルネック方法論を活用した専門家主導のアプローチであるクリニックXAIを開発した。 臨床XAIは,診断精度を高く保ちながら臨床医の実践的要件と密接に一致した臨床的意義のある説明を作成した。 また,InceptionV3モデルと比較して,ClinicXAIのロバスト性も評価した。 解析の結果,クリニックXAIは対向性摂動に対する抵抗性が有意に高いことが明らかとなった。 これらの発見は、医療診断のための解釈可能な堅牢なAIシステムの設計にドメインの専門知識を取り入れることの重要性を強調し、医療におけるより信頼性が高く効果的なAIソリューションへの道を開いた。

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