論文の概要: Beyond Uncertainty Quantification: Learning Uncertainty for Trust-Informed Neural Network Decisions - A Case Study in COVID-19 Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02805v2
• Date: Sun, 19 Oct 2025 23:40:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:02.440177
• Title: Beyond Uncertainty Quantification: Learning Uncertainty for Trust-Informed Neural Network Decisions - A Case Study in COVID-19 Classification
• Title（参考訳）: 不確実性定量化を超えて:信頼インフォームドニューラルネットワーク決定のための不確実性を学ぶ -COVID-19分類におけるケーススタディ
• Authors: Hassan Gharoun, Mohammad Sadegh Khorshidi, Fang Chen, Amir H. Gandomi,
• Abstract要約: 信頼性の高い不確実性定量化は、医学的診断のような高い評価の応用において重要である。 従来の不確実性定量化法は、予測を自信または不確実性として分類するために、予め定義された信頼しきい値に依存する。 このアプローチは、しきい値を超える予測は信頼に値するが、それ以下の予測は信頼性の高い予測の正確性を明確に評価することなく不確実であると仮定する。 本研究では,予測の信頼度を学習することで,従来の不確実性定量化を拡張した不確実性認識型ニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.383605511698832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable uncertainty quantification is critical in high-stakes applications, such as medical diagnosis, where confidently incorrect predictions can erode trust in automated decision-making systems. Traditional uncertainty quantification methods rely on a predefined confidence threshold to classify predictions as confident or uncertain. However, this approach assumes that predictions exceeding the threshold are trustworthy, while those below it are uncertain, without explicitly assessing the correctness of high-confidence predictions. As a result, confidently incorrect predictions may still occur, leading to misleading uncertainty assessments. To address this limitation, this study proposed an uncertainty-aware stacked neural network, which extends conventional uncertainty quantification by learning when predictions should be trusted. The framework consists of a two-tier model: the base model generates predictions with uncertainty estimates, while the meta-model learns to assign a trust flag, distinguishing confidently correct cases from those requiring expert review. The proposed approach is evaluated against the traditional threshold-based method across multiple confidence thresholds and pre-trained architectures using the COVIDx CXR-4 dataset. Results demonstrate that the proposed framework significantly reduces confidently incorrect predictions, offering a more trustworthy and efficient decision-support system for high-stakes domains.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高い不確実性定量化は、医療診断などの高度な応用において重要であり、確実な誤った予測が自動意思決定システムにおける信頼を損なう可能性がある。 従来の不確実性定量化法は、予測を自信または不確実性として分類するために、予め定義された信頼しきい値に依存する。 しかし, 本手法では, 高信頼度予測の正確性を明確に評価することなく, しきい値を超える予測は信頼に値すると仮定する。 その結果、確実な誤った予測がまだ発生し、不確実性評価の誤解を招く可能性がある。 この制限に対処するために、予測が信頼されるべきときの学習による従来の不確実性定量化を拡張した不確実性対応重畳ニューラルネットワークを提案する。 ベースモデルは不確実性推定を伴う予測を生成し、メタモデルは信頼フラグを割り当てることを学び、信頼性の高いケースと専門家のレビューを必要とするケースを区別する。 提案手法は、COVIDx CXR-4データセットを用いて、複数の信頼しきい値と事前訓練済みアーキテクチャにまたがる従来のしきい値に基づく手法に対して評価される。 その結果,提案手法は信頼性に欠ける予測を著しく低減し,より信頼性が高く効率的な意思決定支援システムを提供することを示した。

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