論文の概要: ColonScopeX: Leveraging Explainable Expert Systems with Multimodal Data for Improved Early Diagnosis of Colorectal Cancer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08824v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 20:45:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 05:34:29.78674
• Title: ColonScopeX: Leveraging Explainable Expert Systems with Multimodal Data for Improved Early Diagnosis of Colorectal Cancer
• Title（参考訳）: ColonScopeX: 大腸癌早期診断のためのマルチモーダルデータを用いた説明可能なエキスパートシステムの活用
• Authors: Natalia Sikora, Robert L. Manschke, Alethea M. Tang, Peter Dunstan, Dean A. Harris, Su Yang,
• Abstract要約: 大腸癌(CRC)は、がん関連死亡の2番目に多い原因であり、世界でも3番目に多い悪性腫瘍である。 CRCの早期発見は、その非特異的でしばしば恥ずかしい症状のため、依然として問題である。 説明可能なAI(XAI)手法を利用した機械学習フレームワークであるColonScopeXを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.541280502270993
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Colorectal cancer (CRC) ranks as the second leading cause of cancer-related deaths and the third most prevalent malignant tumour worldwide. Early detection of CRC remains problematic due to its non-specific and often embarrassing symptoms, which patients frequently overlook or hesitate to report to clinicians. Crucially, the stage at which CRC is diagnosed significantly impacts survivability, with a survival rate of 80-95\% for Stage I and a stark decline to 10\% for Stage IV. Unfortunately, in the UK, only 14.4\% of cases are diagnosed at the earliest stage (Stage I). In this study, we propose ColonScopeX, a machine learning framework utilizing explainable AI (XAI) methodologies to enhance the early detection of CRC and pre-cancerous lesions. Our approach employs a multimodal model that integrates signals from blood sample measurements, processed using the Savitzky-Golay algorithm for fingerprint smoothing, alongside comprehensive patient metadata, including medication history, comorbidities, age, weight, and BMI. By leveraging XAI techniques, we aim to render the model's decision-making process transparent and interpretable, thereby fostering greater trust and understanding in its predictions. The proposed framework could be utilised as a triage tool or a screening tool of the general population. This research highlights the potential of combining diverse patient data sources and explainable machine learning to tackle critical challenges in medical diagnostics.
• Abstract（参考訳）: 大腸癌(CRC)は、がん関連死亡の2番目に多い原因であり、世界でも3番目に多い悪性腫瘍である。 CRCの早期発見は、患者が臨床医に報告するのをしばしば見落とし、ためらう症状がしばしばあるため、依然として問題となっている。 CRCが診断されたステージは生存率に大きく影響し,生存率は80～95 %,生存率は10 %に低下した。 残念ながら、イギリスでは、早期に診断される症例は14.4 %である(第1段階)。 本研究では,説明可能なAI(XAI)手法を利用した機械学習フレームワークであるColonScopeXを提案する。 提案手法では, 血液サンプル測定から得られる信号を統合するマルチモーダルモデルを用いて, 指紋平滑化のためのSavitzky-Golayアルゴリズムを用いて処理し, 医薬歴, コンコービデンス, 年齢, 体重, BMIを含む包括的患者メタデータを用いた。 XAI技術を活用することで、モデルの意思決定プロセスを透過的かつ解釈可能とし、予測に対する信頼性と理解を高めることを目指している。 提案フレームワークは, 一般住民のトリアージツールやスクリーニングツールとして利用することができる。 この研究は、多様な患者データソースと説明可能な機械学習を組み合わせることで、医療診断における重要な課題に取り組む可能性を強調している。

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