연구진은 질병이 관찰 가능한 방사선학적 소견을 생성하는 임상 생성 과정을 명시적으로 모델링하기 위해 기존의 개념 병목 모델(CBM)의 한계를 극복하고자 했습니다.
XpertCausal은 영상의학 전문의가 큐레이팅한 개념-병리 연관성을 활용하여 임상적으로 타당한 추론 경로를 제한하고, 질병 확률을 추정하기 위해 베이지안 추론을 사용합니다.
XpertCausal은 기존 CBM과 비교하여 AUROC, 교정, 설명 품질이 향상되었으며, 전문 지식과 더 밀접하게 일치하는 개념-병리 관계를 학습했습니다.