评估可解释机器学习系统对胸片解读中观察者间一致性的影响
图像与视频处理
2023-04-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们开展了一项前瞻性研究,以衡量可解释机器学习系统对胸片解读中观察者间一致性的临床影响。该AI系统作为诊断辅助工具时称为VinDr-CXR,其显著改善了六名放射科医生之间的一致性,平均Fleiss' Kappa提升1.5%。此外,我们还观察到,在放射科医生参考AI建议后,各放射科医生与系统之间的一致性以平均Cohen's Kappa计显著提升3.3%。本工作已被IEEE Access接收发表,本文为我们提交至Midwest Machine Learning Symposium (MMLS 2023, 美国伊利诺伊州芝加哥)的简短版本。
引用
@article{arxiv.2304.01220,
title = {Evaluating the impact of an explainable machine learning system on the interobserver agreement in chest radiograph interpretation},
author = {Hieu H. Pham and Ha Q. Nguyen and Hieu T. Nguyen and Linh T. Le and Khanh Lam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.01220},
year = {2023}
}
备注
This work has been accepted for publication in IEEE Access. This is a short version submitted to the Midwest Machine Learning Symposium (MMLS 2023), Chicago, IL, USA