Case-Based Reasoning (CBR) är en form av analogiskt resonemang där lösningen för ett (nytt) frågefall bestäms med hjälp av en databas över tidigare kända fall med sina lösningar. Fall liknande frågan hämtas från databasen, och sedan deras lösningar är anpassade till frågan. Inom medicinen motsvarar ett fall vanligtvis en patient och problemet består i att klassificera patienten i en klass av diagnostik eller terapi. Jämfört med "svarta box"-algoritmer som djupinlärning kan CBR-systemens svar lätt motiveras med hjälp av liknande fall som exempel. Denna möjlighet är dock ofta underutnyttjad och förklaringarna från de flesta CBR-system är begränsade till visning av liknande fall. I detta dokument föreslår vi en CBR-metod som både kan utföras automatiskt som algoritm och presenteras visuellt i ett användargränssnitt för att ge visuella förklaringar eller för visuellt resonemang. Efter att ha hämtat liknande fall, ett visuellt gränssnitt visar kvantitativa och kvalitativa likheter mellan frågan och liknande fall, så att man enkelt kan klassificera frågan genom visuellt resonemang, på ett fullständigt förklarande sätt. Den kombinerar ett kvantitativt tillvägagångssätt (visualiserat av en spridningsyta baserad på flerdimensionell skalning i polarkoordinater, bevara avstånd som involverar frågan) och ett kvalitativt tillvägagångssätt (sätt visualisering med regnbågslådor). Vi tillämpade denna metod på bröstcancerhantering. Vi visade på tre offentliga dataset att vår kvalitativa metod har en klassificeringsnoggrannhet jämförbar med k-Nearest Neighbors algoritmer, men är bättre att förklara. Vi testade också det föreslagna gränssnittet under en liten användarstudie. Slutligen tillämpar vi den föreslagna strategin för en verklig uppsättning uppgifter om bröstcancer. Medicinska experter fann det visuella tillvägagångssättet intressant eftersom det förklarar varför fall är liknande genom visualisering av delade patientegenskaper.
Lamy och Al. REF använder ett fallbaserat resonemang (CBR) för att rekommendera behandlingar för bröstcancerpatienter.
Explainable artificial intelligence for breast cancer: a visual case-based reasoning approach
{'venue': 'Artificial intelligence in medicine', 'journal': 'Artificial intelligence in medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}