Machine Learning for Medical Diagnosis: History, State of the Art and Perspective
Kononenko, Igor. "Machine learning for medical diagnosis: history, state of the art and perspective." Artificial Intelligence in medicine 23.1 (2001): 89-109.
Abstract
機械学習を医療診断に応用するために重要と思われるいくつかの小領域と方向性について述べている
歴史的な概観
ナイーブベイズ分類器、ニューラルネットワーク、決定木に焦点を当てる
Introduction
機械学習のアルゴリズムは、当初から医療データセットの解析のために設計され、使用されてきた
機械学習技術は現在、医療データの分析に適しており、特に医療診断においては、小さな専門的な診断問題で多くの研究がなされている
Historical Overview
統計的な手法、ニューラルネット、伝統的なシンボリックAI、パターン認識 (機械学習)
ナイーブベイズ
統計的な手法の代表
非常にシンプルで強力
第3節で紹介した6つのアルゴリズムと比較した場合、8つの医療診断問題のうち5つにおいて最良
この手法の透明性の問題(ある決定に賛成か反対かの情報利得の総和という意味で)にも取り組み、医療診断への応用で成功することを示した(Kononenko, 1989; 1993)
Kononenko (1991) は "ナイーブ "を超えて属性間の依存性を検出するセミ・ナイーブベイズ分類器を開発した。ナイーブベイズ分類器における連続属性のファジー離散化の利点については、(Kononenko, 1992)に記述されている。
自分の論文やん
ニューラルネット
多くの困難な医療診断タスクにニューラルネットワークを使用することが可能になった。しかし、ニューラルネットワークは通常、生成された知識の透明性に欠け、決定を説明する能力に欠けるブラックボックス型の分類器として使われていた。最近になって、多くの高度なニューラルネットワークのアルゴリズムが開発され、決定の透明性を提供するものも出てきた(Haykin, 1994)。
記号学習
医学データ解析で最も有望な分野は、おそらく当初から決定木と決定規則の記号学習であった。
1979年にJohn Ross Quinlanによって決定木構築アルゴリズムのID3 (Iterative Dichotomiser 3)が提唱され、決定機と決定規則の生成が活発な研究分野になった。
エキスパートシステムの知識獲得が可能に。
80年代の医療診断における機械学習の応用は、腫瘍学、肝臓病理学、甲状腺疾患の診断、リウマチ学、心臓学、神経心理学、周産期学など、非常に不完全で例示的なものであった。
90年代には決定木の透明性も改善され、生成された木の構造はより人間に近く、これはいくつかの診断タスクで確認された
State of the art
医療診断のアプリケーション開発に使用するために、機械学習システムが満たさなければならない特定の要求
性能が良いこと
一般的に、ほとんどのアルゴリズムは少なくとも医師と同等のパフォーマンスを発揮し、患者の同じ説明を使用した場合、機械分類法の分類精度は医師よりも優れていることが多い。したがって,もし医師の精度を測定できるのであれば,その精度を,与えられた問題におけるMLシステムの要求精度の下限値として用いることができる.
多くの学習問題において,様々なアプローチは分類精度の点で典型的に類似しているが,あるアルゴリズムが他のアルゴリズムより著しく優れている場合もある
除外できない
欠損データやノイズの多いデータ(データの誤り)に適切に対処できること
医療診断では,患者の記録から特定のデータが欠落していることがよくある
診断知識の透明性
医療データは通常,不確実性や誤差に悩まされる
生成された知識や判断の説明は、医師にとって透明であるべきである。医師は生成された知識を分析し、理解することができなければならない。理想的には、自動生成された知識は、与えられた問題に対する新しい視点を医師に提供し、医師がこれまで目にしなかった新しい相互関係や規則性を明示的な形で明らかにすることができる
判断を説明できること
新しい問題に対する予想外の解決策に直面したとき、医師はさらなる説明を求めなければならず、そうでなければ、システムの提案を真剣に検討することはないだろう
信頼できる診断を得るための検査回数を減らすアルゴリズムであること
医療現場では、患者データの収集に費用と時間がかかり、患者にとって有害であることが多い
比較
https://gyazo.com/080410eaba35c931212a3c29340942a4