論文の概要: Explainable Diagnosis Prediction through Neuro-Symbolic Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01855v1
- Date: Tue, 1 Oct 2024 22:47:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 14:34:44.415275
- Title: Explainable Diagnosis Prediction through Neuro-Symbolic Integration
- Title（参考訳）: ニューロ・シンボリック統合による説明可能な診断予測
- Authors: Qiuhao Lu, Rui Li, Elham Sagheb, Andrew Wen, Jinlian Wang, Liwei Wang, Jungwei W. Fan, Hongfang Liu,
- Abstract要約: 我々は、診断予測のための説明可能なモデルを開発するために、神経象徴的手法、特に論理ニューラルネットワーク(LNN)を用いている。
私たちのモデル、特に$M_textmulti-pathway$と$M_textcomprehensive$は、従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを示します。
これらの知見は、医療AI応用における精度と説明可能性のギャップを埋める神経象徴的アプローチの可能性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.842565087408449
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diagnosis prediction is a critical task in healthcare, where timely and accurate identification of medical conditions can significantly impact patient outcomes. Traditional machine learning and deep learning models have achieved notable success in this domain but often lack interpretability which is a crucial requirement in clinical settings. In this study, we explore the use of neuro-symbolic methods, specifically Logical Neural Networks (LNNs), to develop explainable models for diagnosis prediction. Essentially, we design and implement LNN-based models that integrate domain-specific knowledge through logical rules with learnable thresholds. Our models, particularly $M_{\text{multi-pathway}}$ and $M_{\text{comprehensive}}$, demonstrate superior performance over traditional models such as Logistic Regression, SVM, and Random Forest, achieving higher accuracy (up to 80.52\%) and AUROC scores (up to 0.8457) in the case study of diabetes prediction. The learned weights and thresholds within the LNN models provide direct insights into feature contributions, enhancing interpretability without compromising predictive power. These findings highlight the potential of neuro-symbolic approaches in bridging the gap between accuracy and explainability in healthcare AI applications. By offering transparent and adaptable diagnostic models, our work contributes to the advancement of precision medicine and supports the development of equitable healthcare solutions. Future research will focus on extending these methods to larger and more diverse datasets to further validate their applicability across different medical conditions and populations.
- Abstract（参考訳）: 診断予測は医療において重要な課題であり、医療状況のタイムリーかつ正確な同定が患者の予後に大きな影響を及ぼす可能性がある。
従来の機械学習とディープラーニングモデルは、この領域で顕著な成功を収めてきたが、多くの場合、臨床における重要な要件である解釈可能性が欠如している。
本研究では、診断予測のための説明可能なモデルを開発するために、ニューロシンボリック手法、特に論理ニューラルネットワーク(LNN)の利用について検討する。
本質的には、学習可能なしきい値を持つ論理規則を通じてドメイン固有の知識を統合するLNNモデルの設計と実装を行う。
我々のモデル、特に$M_{\text{multi-pathway}}$と$M_{\text{comprehensive}}$は、糖尿病予測のケーススタディにおいて、ロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレストといった従来のモデルよりも優れたパフォーマンスを示し、高い精度(最大80.52\%)とAUROCスコア(最大0.8457)を達成する。
LNNモデル内の学習重量と閾値は、機能への貢献に関する直接的な洞察を与え、予測力を損なうことなく解釈可能性を高める。
これらの知見は、医療AI応用における精度と説明可能性のギャップを埋める神経象徴的アプローチの可能性を強調している。
透明で適応可能な診断モデルを提供することで、我々の研究は精密医療の進歩に寄与し、公平な医療ソリューションの開発を支援します。
今後の研究は、これらの手法をより大規模で多様なデータセットに拡張して、さまざまな医療状況や人口にわたって適用性を検証することに重点を置いている。
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