論文の概要: Evaluating the Explainability of Attributes and Prototypes for a Medical Classification Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09917v1
• Date: Mon, 15 Apr 2024 16:43:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 21:37:46.238262
• Title: Evaluating the Explainability of Attributes and Prototypes for a Medical Classification Model
• Title（参考訳）: 医学分類モデルにおける属性とプロトタイプの説明可能性の評価
• Authors: Luisa Gallée, Catharina Silvia Lisson, Christoph Gerhard Lisson, Daniela Drees, Felix Weig, Daniel Vogele, Meinrad Beer, Michael Götz,
• Abstract要約: 属性とプロトタイプに基づく説明をProto-Capsモデルで評価する。 属性スコアと視覚プロトタイプがモデルの信頼性を高めると結論付けることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to the sensitive nature of medicine, it is particularly important and highly demanded that AI methods are explainable. This need has been recognised and there is great research interest in xAI solutions with medical applications. However, there is a lack of user-centred evaluation regarding the actual impact of the explanations. We evaluate attribute- and prototype-based explanations with the Proto-Caps model. This xAI model reasons the target classification with human-defined visual features of the target object in the form of scores and attribute-specific prototypes. The model thus provides a multimodal explanation that is intuitively understandable to humans thanks to predefined attributes. A user study involving six radiologists shows that the explanations are subjectivly perceived as helpful, as they reflect their decision-making process. The results of the model are considered a second opinion that radiologists can discuss using the model's explanations. However, it was shown that the inclusion and increased magnitude of model explanations objectively can increase confidence in the model's predictions when the model is incorrect. We can conclude that attribute scores and visual prototypes enhance confidence in the model. However, additional development and repeated user studies are needed to tailor the explanation to the respective use case.
• Abstract（参考訳）: 医学の繊細な性質のため、AI手法が説明可能であることは特に重要で、非常に要求が高い。 このニーズは認識されており、医療応用におけるxAIソリューションに大きな研究関心がある。 しかし,説明の実際の影響については,ユーザ中心評価の欠如が指摘されている。 属性とプロトタイプに基づく説明をProto-Capsモデルで評価する。 このxAIモデルは、スコアと属性固有のプロトタイプの形式で、対象オブジェクトの人間の定義した視覚的特徴によるターゲット分類を推論する。 このモデルは、事前に定義された属性のおかげで、人間にとって直感的に理解できるマルチモーダルな説明を提供する。 6人の放射線学者によるユーザスタディでは、これらの説明は意思決定プロセスの反映として、主観的に有用であると認識されている。 モデルの結果は、放射線学者がモデルの説明を用いて議論できるという第2の意見であると考えられている。 しかし,モデル説明の含意と増大は,モデルが正しくない場合のモデル予測の信頼性を高めることが示唆された。 属性スコアと視覚プロトタイプがモデルの信頼性を高めると結論付けることができる。 しかし、それぞれのユースケースに合わせた追加の開発と繰り返しのユーザスタディが必要である。

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