Improving Model’s Interpretability and Reliability using Biomarkers

要約

正確で解釈可能な診断モデルは、医学の安全性が批判的な分野で重要です。
提案されているバイオマーカーベースの肺超音波診断パイプラインの解釈可能性を調査して、臨床医の診断能力を高めます。
この研究の目的は、バイオマーカーを利用する意思決定ツリー分類器からの説明が、従来の顕著性マップと比較して不正確なモデル予測を特定するユーザーの能力を向上させることができるかどうかを評価することです。
我々の調査結果は、臨床的に確立されたバイオマーカーに基づいた決定ツリーの説明が、臨床医が誤検知を検出するのを助けることができることを示しています。

要約(オリジナル)

Accurate and interpretable diagnostic models are crucial in the safety-critical field of medicine. We investigate the interpretability of our proposed biomarker-based lung ultrasound diagnostic pipeline to enhance clinicians’ diagnostic capabilities. The objective of this study is to assess whether explanations from a decision tree classifier, utilizing biomarkers, can improve users’ ability to identify inaccurate model predictions compared to conventional saliency maps. Our findings demonstrate that decision tree explanations, based on clinically established biomarkers, can assist clinicians in detecting false positives, thus improving the reliability of diagnostic models in medicine.

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