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J-GLOBAL ID：202102226838819344   整理番号：21A0095479

機械学習における順序ラベル:医療環境におけるデータ妥当性を改善するためのユーザ中心アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Ordinal labels in machine learning: a user-centered approach to improve data validity in medical settings

著者 (4件)： Seveso Andrea (Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione, Universita degli Studi di Milano-Bicocca, Milan, Italy) ,  Campagner Andrea (IRCCS Istituto Ortopedico Galeazzi, Milan, Italy) ,  Ciucci Davide (Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione, Universita degli Studi di Milano-Bicocca, Milan, Italy) ,  Cabitza Federico (Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione, Universita degli Studi di Milano-Bicocca, Milan, Italy)
資料名： BMC Medical Informatics and Decision Making (Web)  (BMC Medical Informatics and Decision Making (Web))
巻： 20  号： 5  ページ： 1-14  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7433A  ISSN： 1472-6947  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： あらゆる医療行為,解釈および決定(データ報告および関連医療条件の表現を含む)に固有であるあいまいさおよび不確実性にもかかわらず,まだ,この不確実性を明示的に考慮する方法に焦点を当てた研究は少ない。本論文では,一般的および広く確立された医療用語の表現に焦点を当て,それは,健康条件(例えば,疼痛,可視徴候)の重症度を,Absentから極端までの範囲を表すために,伝統的で十分に確立された慣習に基づいている。特に,著者らは,潜在的患者と医師の両方が,定量的および定性的な用語において,用語の異なるレベルをどのように認識するか,そして,組込みユーザ知識が機械学習モデルの構築における順序値の表現を改良できるかどうかを研究する。この目的のために,1,152人の潜在的患者と31人の臨床医の比較的大きいサンプルを含むアンケートベースの研究を行い,健康条件を記述するための標準と広く応用されたラベルの知覚された意味を数値的に表現した。これらの収集値を用いて,ドメインエキスパートの認識を考慮することにより,医療解釈の曖昧さに対処する異なる可能なファジィ集合ベース表現を提示し,論じた。また,実世界医療予測タスクに関する一般的機械学習モデルの予測性能に対する異なる符号化の影響を評価するため,このユーザ研究の知見を適用した。2つのユーザグループ間の疼痛レベルの知覚において有意差を見出した。また,提案した符号化は,特定のクラスのモデルの性能を改善でき,これが事例である場合を論じた。展望において,著者らの希望は,順序スケール表現と順序符号化のための提案技術が研究コミュニティにとって有用であり,また,著者らの方法論がデータセットの妥当性を改善し,機械学習タスクの結果をよりよくするために,他の広く使用された順序尺度に適用されるであろうということであった。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習モデル ,  不確実性 ,  コミュニティ ,  ファジィ集合 ,  疼痛 ,  アンケート ,  曖昧さ ,  *機械学習
準シソーラス用語： 臨床医 ,  予測性能 ,  医療行為 ,  重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 順序スケール ,  機械学習 ,  ファジィ集合 ,  グランドトルース

分類 (5件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  臨床診断学  (GC03003G) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  臨床治療学  (GC03013R) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (56件)：

• Nature; Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks; A Esteva, B Kuprel, RA Novoa, J Ko, SM Swetter, HM Blau, S Thrun; 542; 7639; 2017; 115; citation_id=CR1
• J Am Med Assoc; Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs; V Gulshan, L Peng, M Coram, MC Stumpe, D Wu, A Narayanaswamy, S Venugopalan, K Widner, T Madams, J Cuadros, R Kim, R Raman, J Cuadros, PC Nelson, JL Mega, DR Webster; 316; 22; 2016; 2402-10; citation_id=CR2
• New frontiers in explainable AI: Understanding the GI to interpret the GO LNCS, volume 11713; International Cross-Domain Conference for Machine Learning and Knowledge Extraction; 2019; CR3; F Cabitza, A Campagner, D Ciucci; citation_publisher=Springer
• Handb Soc Stud Health Med; Medical uncertainty revisited; RC Fox; 409; 2000; 425; citation_id=CR4
• Fuzzy Sets Syst; Survey of utilisation of fuzzy technology in medicine and healthcare; MF Abbod, DG von Keyserlingk, DA Linkens, M Mahfouf; 120; 2; 2001; 331-49; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  順序 ,  ラベル ,  医療環境 ,  妥当性