論文の概要: AI-Based Clinical Rule Discovery for NMIBC Recurrence through Tsetlin Machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19803v1
• Date: Sat, 26 Jul 2025 05:32:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:56.262203
• Title: AI-Based Clinical Rule Discovery for NMIBC Recurrence through Tsetlin Machines
• Title（参考訳）: Tsetlin マシンによる NMIBC 再帰のためのAI ベースの臨床ルール発見
• Abstract要約: 膀胱がんは世界中で3分ごとに1つの生命を主張する。 ほとんどの患者は非浸潤性膀胱癌 (NMIBC) と診断されるが、治療後に70%の再発がみられた。 本稿では,透明で可読な論理を出力する記号学習機であるTsetlin Machine (TM) を用いた解釈可能なAIモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4369058206183195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bladder cancer claims one life every 3 minutes worldwide. Most patients are diagnosed with non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC), yet up to 70% recur after treatment, triggering a relentless cycle of surgeries, monitoring, and risk of progression. Clinical tools like the EORTC risk tables are outdated and unreliable - especially for intermediate-risk cases. We propose an interpretable AI model using the Tsetlin Machine (TM), a symbolic learner that outputs transparent, human-readable logic. Tested on the PHOTO trial dataset (n=330), TM achieved an F1-score of 0.80, outperforming XGBoost (0.78), Logistic Regression (0.60), and EORTC (0.42). TM reveals the exact clauses behind each prediction, grounded in clinical features like tumour count, surgeon experience, and hospital stay - offering accuracy and full transparency. This makes TM a powerful, trustworthy decision-support tool ready for real-world adoption.
• Abstract（参考訳）: 膀胱がんは世界中で3分ごとに1つの生命を主張する。 ほとんどの患者は非筋浸潤性膀胱癌 (NMIBC) と診断されるが、治療後に70%の再発がみられ、外科手術、モニタリング、進行のリスクが引き起こされる。 EORTCのリスクテーブルのような臨床ツールは時代遅れで、特に中間リスクのケースでは信頼性が低い。 本稿では,透明で可読な論理を出力するシンボリック学習機であるTsetlin Machine (TM) を用いた解釈可能なAIモデルを提案する。 PHOTO試験データセット(n=330)で試験され、TMは0.80のF1スコアを獲得し、XGBoost(0.78)、ロジスティック回帰(0.60)、EORTC(0.42)を上回った。 TMは、腫瘍数、外科医の経験、病院滞在などの臨床特徴に基づいて、各予測の正確な条項を明らかにし、正確さと完全な透明性を提供する。 これにより、TMは強力で信頼性の高い意思決定支援ツールとなり、現実に採用する準備が整った。

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