論文の概要: MLPTR-CC: Multi-label Pathology Test Recommendation using Classifier Chains and SHAP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.08299v2
• Date: Tue, 14 Jul 2026 13:26:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-15 12:51:44.445031
• Title: MLPTR-CC: Multi-label Pathology Test Recommendation using Classifier Chains and SHAP
• Title（参考訳）: MLPTR-CC: Classifier Chains と SHAP を用いた多ラベル病理検査勧告
• Abstract要約: 病理検査を多ラベル分類問題として定式化する。 本稿では,ロジスティック回帰,決定木,ランダム林,およびそれらのアンサンブルを用いて,テスト間のラベル依存性をキャプチャするAIベースのフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diagnostic decision making often relies on a sequence of pathology tests that bridge patient symptoms and final disease diagnosis. Existing clinical decision-support systems typically focus on predicting single diseases and do not explicitly recommend sets of intermediate tests or model dependencies among them. In this paper, we formulate pathology test recommendation as a multi-label classification problem where each case is associated with multiple, interdependent tests. We propose an AI-based framework that applies classifier chains with logistic regression, decision trees, random forests, and their ensemble to capture label dependencies between tests. Experiments on an expert-curated dataset from a private pathology laboratory show that classifier-chain models outperform their independent counterparts, improving F1-score and reducing Hamming loss while maintaining high accuracy across common and rare tests. To enhance trust and transparency, we integrate SHAP-based explainable AI, providing symptom-level attributions that align with established clinical reasoning in most cases. The results demonstrate that classifier chains combined with SHAP offer an effective and interpretable approach for multi-label pathology test recommendation, with potential to support clinicians in selecting appropriate diagnostic tests at an early stage.
• Abstract（参考訳）: 診断決定はしばしば、患者の症状と最終疾患の診断を橋渡しする一連の病理検査に頼っている。 既存の臨床診断支援システムでは、単一疾患の予測に重点を置いており、中間テストやモデル依存のセットを明示的に推奨していない。 本稿では,各症例が複数の相互依存テストと関連付けられている多ラベル分類問題として,病理検査の勧告を定式化する。 本稿では,ロジスティック回帰,決定木,ランダム森林,およびそれらのアンサンブルを用いて,テスト間のラベル依存性をキャプチャするAIベースのフレームワークを提案する。 プライベートな病理実験室による専門家計算データセットの実験では、分類器チェーンモデルは独立したモデルよりも優れており、F1スコアを改善し、ハンミング損失を低減し、一般的なテストと稀なテストで高い精度を維持している。 信頼と透明性を高めるために、SHAPベースの説明可能なAIを統合し、ほとんどのケースで確立された臨床推論と一致した症状レベルの属性を提供する。 以上の結果から,SHAPと組み合わせた分類器チェーンは,臨床医が早期に適切な診断検査を選択できる可能性が示唆された。

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