論文の概要: An Explainable AI Model for Predicting the Recurrence of Differentiated Thyroid Cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10907v1
• Date: Sun, 13 Oct 2024 23:12:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:00:48.581841
• Title: An Explainable AI Model for Predicting the Recurrence of Differentiated Thyroid Cancer
• Title（参考訳）: 甲状腺分化癌の再発予測のための説明可能なAIモデル
• Authors: Mohammad Al-Sayed Ahmad, Jude Haddad,
• Abstract要約: 本研究は,甲状腺癌の再発を予測するために,機械学習,特にディープラーニングモデルを用いている。 患者の臨床病理学的特徴を含むデータセットを解析することにより、トレーニング中の98%、テスト中の96%の顕著な精度を達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Thyroid carcinoma, a significant yet often controllable cancer, has seen a rise in cases, largely due to advancements in diagnostic methods. Differentiated thyroid cancer (DTC), which includes papillary and follicular varieties, is typically associated with a positive prognosis in academic circles. Nevertheless, there are still some individuals who may experience a recurrence. This study employs machine learning, particularly deep learning models, to predict the recurrence of DTC, with the goal of improving patient care through personalized treatment approaches. By analysing a dataset containing clinicopathological features of patients, the model achieved remarkable accuracy rates of 98% during training and 96% during testing. To improve the model's interpretability, we used techniques like LIME and Morris Sensitivity Analysis. These methods gave us valuable insights into how the model makes decisions. The results suggest that combining deep learning models with interpretability techniques can be extremely useful in quickly identifying the recurrence of thyroid cancer in patients. This can help in making informed therapeutic choices and customizing treatment approaches for individual patients.
• Abstract（参考訳）: 甲状腺癌は有意であるが、しばしばコントロール可能ながんであり、診断方法の進歩により症例が増えてきた。 甲状腺分化型癌(DTC)は乳頭癌と卵胞癌を含むが、典型的には学界で陽性の予後に関連している。 それでも、再発を経験することがある。 本研究では,DTCの再発を予測するために機械学習,特にディープラーニングモデルを用い,パーソナライズされた治療アプローチを通じて患者のケアを改善することを目的とした。 患者の臨床病理学的特徴を含むデータセットを解析することにより、トレーニング中の98%、テスト中の96%の顕著な精度を達成できた。 モデルの解釈性を改善するために,LIME や Morris Sensitivity Analysis といった手法を用いた。 これらの手法は、モデルがどのように意思決定を行うかについて、貴重な洞察を与えてくれました。 その結果,深層学習モデルと解釈可能性技術の組み合わせは,甲状腺癌再発の迅速同定に極めて有用であることが示唆された。 これは、情報的な治療選択と、個別の患者に対する治療アプローチのカスタマイズに役立ちます。

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