Medan användningen av maskininlärningsmetoder i kliniskt beslutsstöd har stor potential för att förbättra patientvården, förvärva standardiserade, kompletta och tillräckliga träningsdata utgör en stor utmaning för metoder som uteslutande förlitar sig på maskininlärningsteknik. Domänexperter har kunskap som kan hantera dessa utmaningar och vägleda modellutveckling. Vi presenterar rådgivning-Based-Learning (ABLe), en ram för att införliva expert klinisk kunskap i maskininlärning modeller, och visa resultat för ett exempel uppgift: uppskatta sannolikheten för malignitet efter en icke-definitiv bröstkärna nålbiopsi. Genom att tillämpa ABLe på denna uppgift, visar vi en statistiskt signifikant förbättring i specificitet (24,0% med p=0,004) utan att missa en enda malignitet. Samarbeten mellan medicinska domänexperter (MDE) och datavetenskapliga experter (CSE) innebär ofta användning av maskininlärning för att utveckla prediktiva modeller som syftar till att förbättra patientvården. Tyvärr är standardiserade, fullständiga och tillräckliga utbildningsdata för algoritmer för maskininlärning sällan tillgängliga av en mängd olika skäl, bland annat variabilitet i praxis mellan läkare och institutioner, låg sjukdomsprevalens på populationsnivå och sekretessfrågor. Svårigheten att samla in stora datamängder av hög kvalitet utgör en stor utmaning i utvecklingen av maskininlärda modeller för beslutsstöd. En av lösningarna på denna utmaning är att införliva den kliniska erfarenheten och intuitionen av MDEs, som kan bidra till att kompensera för en brist på stora träningsdataset.
Förutom klassiska metoder för maskininlärning finns det också metoder som införlivar praktisk kunskap i maskininlärningsmodeller REF.
Leveraging Expert Knowledge to Improve Machine-Learned Decision Support Systems
{'venue': 'AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science', 'journal': 'AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}