Doctor XAvIer：基于医患对话的可解释诊断与XAI评估
计算与语言
2022-04-27 v2 人工智能
摘要
我们介绍Doctor XAvIer，一个基于BERT的诊断系统，可从转录的医患对话中提取相关临床数据，并利用特征归因方法解释预测。我们提出了一种用于特征归因方法的新性能图与评估指标：特征归因丢弃（FAD）曲线及其归一化曲线下面积（N-AUC）。FAD曲线分析表明，在解释诊断分类方面，积分梯度优于Shapley值。Doctor XAvIer在命名实体识别与症状相关性分类上以0.97的F1-score、在诊断分类上以0.91的F1-score优于基线。
引用
@article{arxiv.2204.10178,
title = {Doctor XAvIer: Explainable Diagnosis on Physician-Patient Dialogues and XAI Evaluation},
author = {Hillary Ngai and Frank Rudzicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.10178},
year = {2022}
}