医療データ分類のためのハイブリッドインテリジェントシステム

A hybrid intelligent system for medical data classification
Seera Manjeevan and Lim Chee Peng
Expert System with Applications Vol.4 pp.2239-2249 2014
20171214_nishida

“本稿では,Fuzzy Min-Maxニューラルネットワーク,分類木,回帰木,ランダムフォレストモデルからなるハイブリッドインテリジェントシステムを提案し,医療データ分類の意思決定支援ツールとしての有効性を検討する.ハイブリッドインテリジェントシステムは,構成モデルの利点を活用し,同時にその限界を緩和することを目指している.それは,(ファジーミニマックスニューラルネットワークによって)データサンプルから漸進的に学習し,(分類および回帰ツリーにより)その予測出力を説明し,(ランダムフォレストによって)高い分類性能を達成することができる.ハイブリッドインテリジェントシステムの有効性を評価するために,3つのベンチマーク医療データセット,乳癌ウィスコンシン,ピマインディアンス糖尿病,およびUCI機械学習のリポジトリからの肝障害を評価に使用した.精度,感度,特異性,およびROC曲線下の面積を含む,医療アプリケーションにおけるいくつかの有用な性能指標が計算された.結果を分析し,文献に掲載された他の方法の結果と比較した.実験結果は,ハイブリッドインテリジェントシステムが医療データ分類タスクを実行するのに効果的であることを積極的に示す.さらに重要な事は,ハイブリッドインテリジェントシステムは,良い結果を生み出すだけでなく,意思決定ツリーを使って知識ベースを解明することもできる事である.
その結果,ドメインユーザ(すなわち,開業医)は,ハイブリッドインテリジェントシステムによって与えられる予測を理解することができる.有用な医学的意思決定支援ツールとしての役割を認めている.”