論文の概要: Petal-X: Human-Centered Visual Explanations to Improve Cardiovascular Risk Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18690v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 18:48:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-28 18:07:31.621804
- Title: Petal-X: Human-Centered Visual Explanations to Improve Cardiovascular Risk Communication
- Title（参考訳）: Petal-X:心血管のリスクコミュニケーションを改善する人中心のビジュアル説明
- Authors: Diego Rojo, Houda Lamqaddam, Lucija Gosak, Katrien Verbert,
- Abstract要約: 本研究は臨床医が共有した意思決定を支援する新しいツールであるPetal-Xの設計と実装について述べる。
Petal-Xは、新しいビジュアライゼーション、Petal Product Plots、そしてSCORE2のテーラーメイドのグローバルサロゲートモデルに依存している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4613744540785565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cardiovascular diseases (CVDs), the leading cause of death worldwide, can be prevented in most cases through behavioral interventions. Therefore, effective communication of CVD risk and projected risk reduction by risk factor modification plays a crucial role in reducing CVD risk at the individual level. However, despite interest in refining risk estimation with improved prediction models such as SCORE2, the guidelines for presenting these risk estimations in clinical practice remained essentially unchanged in the last few years, with graphical score charts (GSCs) continuing to be one of the prevalent systems. This work describes the design and implementation of Petal-X, a novel tool to support clinician-patient shared decision-making by explaining the CVD risk contributions of different factors and facilitating what-if analysis. Petal-X relies on a novel visualization, Petal Product Plots, and a tailor-made global surrogate model of SCORE2, whose fidelity is comparable to that of the GSCs used in clinical practice. We evaluated Petal-X compared to GSCs in a controlled experiment with 88 healthcare students, all but one with experience with chronic patients. The results show that Petal-X outperforms GSC in critical tasks, such as comparing the contribution to the patient's 10-year CVD risk of each modifiable risk factor, without a significant loss of perceived transparency, trust, or intent to use. Our study provides an innovative approach to the visualization and explanation of risk in clinical practice that, due to its model-agnostic nature, could continue to support next-generation artificial intelligence risk assessment models.
- Abstract（参考訳）: 世界中の死因である心血管疾患(CVD)は、ほとんどの場合、行動介入によって予防できる。
したがって、CVDリスクの効果的なコミュニケーションとリスクファクター修正による予測リスク低減は、個人レベルでのCVDリスクの低減に重要な役割を果たす。
しかし、SCORE2などの予測モデルの改善によるリスク推定の精細化への関心にもかかわらず、これらのリスク推定を臨床実践に提示するためのガイドラインは、ここ数年は基本的に変化せず、グラフィカルスコアチャート(GSCs)は一般的なシステムの一つであり続けている。
本研究は,様々な要因のCVDリスクコントリビューションを解説し,その分析を容易にすることによって,臨床医が共有する意思決定を支援する新しいツールであるPetal-Xの設計と実装について述べる。
Petal-Xは、新しいビジュアライゼーション、Petal Product Plots、そしてSCORE2のテーラーメイドのグローバルサロゲートモデルに依存している。
介護学生88名を対象に,GSCと比較してPetal-Xの評価を行った。
その結果、Petal-Xは、患者が変更可能なリスクファクターの10年間のCVDリスクに対する貢献を、透明性、信頼、使用意図を著しく損なうことなく比較するなど、重要なタスクにおいてGSCよりも優れていた。
本研究は、そのモデルに依存しない性質により、次世代人工知能リスク評価モデルをサポートし続けることができる臨床実践におけるリスクの可視化と説明に革新的なアプローチを提供する。
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