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アイテム
人間による臨床診断のための二項分類器の論理簡略化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238254
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/238254259e9a9c-8d75-44fa-ba7b-048e0b8fb88d
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DAS2024030.pdf (1.2 MB)
2026年8月21日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, SLDM:会員：¥0, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-08-21 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 人間による臨床診断のための二項分類器の論理簡略化 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Boolean Algebra Simplification of Binary Classifiers for Clinical Diagnosis by Human | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | ポスター | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 帝京平成大学大学院環境情報学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 帝京平成大学大学院環境情報学研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Environmental Informatics, Teikyo Heisei University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Environmental Informatics, Teikyo Heisei University | ||||||||||
| 著者名 |
小野寺, 妙子
× 小野寺, 妙子
× 蜂屋, 孝太郎
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| 著者名(英) |
Taeko, Onodera
× Taeko, Onodera
× Koutaro, Hachiya
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 医療・福祉分野での AI 応用の研究開発が盛んに行われているが，信頼性や説明可能性，医療機器認証といった点のハードルが高く，臨床での利用はあまり進んでいない．そこで本発表では，機械学習により構築した AI モデルから，人間が臨床で手動判定可能なルールを導出する方法を提案する．対象とする AI モデルを，質的変数を入力とする二項分類器に限定し，すべての組合せを入力したときの分類結果を求めて真理値表を作成する．この真理値表に対して論理回路簡略化アルゴリズムを適用することにより簡略化した論理式を導出する．この論理式が AI モデルの動作を説明しており，これをもとに人間が手動判定を行う． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | Although R&D for AI application in the medical and welfare fields has been active, its clinical use has not progressed well due to hurdles in terms of reliability, explainability, and medical device certification. In this presentation, we propose a method to derive rules from AI models constructed by machine learning that can be used by humans to make manual judgments in clinical practice. For a given AI model which is limited to a binary classifier with qualitative variables as inputs, a truth table is created by obtaining the classification results when all combinations of inputs are given. A simplified Boolean algebraic expression is derived by applying the logic circuit simplification algorithm to this truth table. This expression describes the behavior of the AI model, based on which a human makes a manual judgment. | |||||||||
| 書誌情報 |
DAシンポジウム2024論文集 巻 2024, p. 190-192, 発行日 2024-08-21 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
