面向临床情境的 HuLP：面向预测的人类在环模型
计算机视觉与模式识别
2024-07-10 v2 人工智能
人机交互
摘要
本文介绍了 HuLP（Human-in-the-Loop for Prognosis），一种旨在增强临床情境下预测模型可靠性和可解释性的人类在环预测模型，尤其是在遗漏协变量和结果的情况下。HuLP 提供了一种创新方法，使医生能够干预并纠正模型预测，从而促进人类与 AI 模型之间的协作，以产生更准确的预测。此外，HuLP 通过利用神经网络处理遗漏数据，提供一种量身定制的方法有效应对遗漏数据挑战。传统方法往往难以捕捉患者群体中细微的变异，从而导致预测结果受损。HuLP 基于影像特征对遗漏的协变量进行插值，使其更贴近医生的工作流程并提高可靠性。我们在两个真实可获取的医疗数据集上进行实验，以展示 HuLP 的卓越性和竞争力。
引用
@article{arxiv.2403.13078,
title = {HuLP: Human-in-the-Loop for Prognosis},
author = {Muhammad Ridzuan and Mai Kassem and Numan Saeed and Ikboljon Sobirov and Mohammad Yaqub},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.13078},
year = {2024}
}