論文の概要: Decoding Decision Reasoning: A Counterfactual-Powered Model for Knowledge Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18552v1
• Date: Thu, 23 May 2024 19:00:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 06:00:20.816420
• Title: Decoding Decision Reasoning: A Counterfactual-Powered Model for Knowledge Discovery
• Title（参考訳）: Decoding Decision Reasoning: 知識発見のための対実駆動モデル
• Authors: Yingying Fang, Zihao Jin, Xiaodan Xing, Simon Walsh, Guang Yang,
• Abstract要約: 医用画像では、AIモデルの予測の背後にある根拠を明らかにすることが、信頼性を評価する上で重要である。 本稿では,意思決定推論と特徴識別機能を備えた説明可能なモデルを提案する。 提案手法を実装することにより,データ駆動モデルにより活用されるクラス固有の特徴を効果的に識別および可視化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1521675665532545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In medical imaging, particularly in early disease detection and prognosis tasks, discerning the rationale behind an AI model's predictions is crucial for evaluating the reliability of its decisions. Conventional explanation methods face challenges in identifying discernible decisive features in medical image classifications, where discriminative features are subtle or not immediately apparent. To bridge this gap, we propose an explainable model that is equipped with both decision reasoning and feature identification capabilities. Our approach not only detects influential image patterns but also uncovers the decisive features that drive the model's final predictions. By implementing our method, we can efficiently identify and visualise class-specific features leveraged by the data-driven model, providing insights into the decision-making processes of deep learning models. We validated our model in the demanding realm of medical prognosis task, demonstrating its efficacy and potential in enhancing the reliability of AI in healthcare and in discovering new knowledge in diseases where prognostic understanding is limited.
• Abstract（参考訳）: 医学画像、特に早期疾患の検出と予後タスクにおいて、AIモデルの予測の背後にある根拠を明らかにすることは、その決定の信頼性を評価するために重要である。 従来の説明法は、識別的特徴が微妙であるか、すぐには明らかでない、医学的画像分類における識別可能な決定的特徴を識別する上で、課題に直面している。 このギャップを埋めるために,決定推論と特徴識別機能を備えた説明可能なモデルを提案する。 我々のアプローチは、影響のある画像パターンを検出するだけでなく、モデルの最終的な予測を駆動する決定的な特徴を明らかにする。 提案手法により,データ駆動モデルにより活用されるクラス固有の特徴を効果的に識別・可視化し,ディープラーニングモデルの意思決定プロセスに関する洞察を提供する。 我々は、医療予後タスクの要求領域における我々のモデルを検証し、医療におけるAIの信頼性を高め、予後の理解が限られている疾患における新たな知識の発見において、その効果と可能性を実証した。

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