論文の概要: Quantifying Symptom Causality in Clinical Decision Making: An Exploration Using CausaLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19394v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 06:59:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:51:28.683515
• Title: Quantifying Symptom Causality in Clinical Decision Making: An Exploration Using CausaLM
• Title（参考訳）: 臨床診断における症状因果関係の定量化: CausaLMを用いた探索
• Authors: Mehul Shetty, Connor Jordan,
• Abstract要約: 医学的診断に対する現在の機械学習のアプローチは、しばしば症状と疾患の間の相関パターンに依存する。 本研究は,主症状特異的に「ケスト痛み」が診断予測に与える影響について,相関性を超えて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Current machine learning approaches to medical diagnosis often rely on correlational patterns between symptoms and diseases, risking misdiagnoses when symptoms are ambiguous or common across multiple conditions. In this work, we move beyond correlation to investigate the causal influence of key symptoms-specifically "chest pain" on diagnostic predictions. Leveraging the CausaLM framework, we generate counterfactual text representations in which target concepts are effectively "forgotten" enabling a principled estimation of the causal effect of that concept on a model's predicted disease distribution. By employing Textual Representation-based Average Treatment Effect (TReATE), we quantify how the presence or absence of a symptom shapes the model's diagnostic outcomes, and contrast these findings against correlation-based baselines such as CONEXP. Our results offer deeper insight into the decision-making behavior of clinical NLP models and have the potential to inform more trustworthy, interpretable, and causally-grounded decision support tools in medical practice.
• Abstract（参考訳）: 現代の機械学習の医療診断へのアプローチは、症状と疾患の相関パターンに依存しており、症状があいまいである場合や、複数の症状に共通している場合の誤診を危険にさらしていることが多い。 本研究は,主症状特異的に「ケスト痛み」が診断予測に与える影響について,相関性を超えて検討する。 CausaLMフレームワークを利用することで、ターゲット概念が効果的に「忘れられる」反ファクトリアルテキスト表現を生成し、モデルが予測する疾患分布に対する、その概念の因果効果の原理的推定を可能にする。 テキスト表現に基づく平均治療効果 (TReATE) を用いて, 症状の有無がモデルの診断結果をどのように形成するかを定量化し, CONEXP などの相関ベースラインと対比する。 本研究は, 臨床NLPモデルの意思決定行動に関する深い知見を提供し, 医療実践における信頼性, 解釈性, 因果的意思決定支援ツールについて報告する。

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