[論文レビュー] Resolving Conflicts in Clinical Guidelines using Argumentation

Kristijonas Čyras, Tiago Oliveira|arXiv (Cornell University)|Feb 20, 2019

Multi-Agent Systems and Negotiation参考文献 36被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、患者固有の状態、目的、好みを統合することで、臨床ガイドライン間の矛盾を解消する構造的論証フレームワーク、ABA+Gを提案する。TMR（Transition-based Medical Recommendation）モデルを基盤とし、仮定に基づく推論と目的駆動の選択を採用することで、非矛盾で、好みを尊重し、目的を最大化するレコメンデーションを生成し、患者中心ケアのアリアドネ原則に整合させる。

ABSTRACT

Automatically reasoning with conflicting generic clinical guidelines is a burning issue in patient-centric medical reasoning where patient-specific conditions and goals need to be taken into account. It is even more challenging in the presence of preferences such as patient's wishes and clinician's priorities over goals. We advance a structured argumentation formalism for reasoning with conflicting clinical guidelines, patient-specific information and preferences. Our formalism integrates assumption-based reasoning and goal-driven selection among reasoning outcomes. Specifically, we assume applicability of guideline recommendations concerning the generic goal of patient well-being, resolve conflicts among recommendations using patient's conditions and preferences, and then consider prioritised patient-centered goals to yield non-conflicting, goal-maximising and preference-respecting recommendations. We rely on the state-of-the-art Transition-based Medical Recommendation model for representing guideline recommendations and augment it with context given by the patient's conditions, goals, as well as preferences over recommendations and goals. We establish desirable properties of our approach in terms of sensitivity to recommendation conflicts and patient context.

研究の動機と目的

• 多発疾患状況における汎用的臨床ガイドライン間の矛盾を解消する課題に対処すること。
• 患者固有の状態、個別化された目的、好みをガイドライン推論に統合すること。
• レコメンデーションが非矛盾で、目的を最大化し、患者および医療従事者の好みを尊重することを保証すること。
• 患者中心の多発疾患管理に適合する、形式的推論システムを形式化すること。
• 自動的で文脈に敏感な医療意思決定支援のためのスケーラブルで説明可能なフレームワークを提供すること。

提案手法

• TMRモデルからの臨床ガイドラインレコメンデーションを、構造的論証のためのABA+フレームワークにマッピングする。
• 仮定に基づく推論を用いて、TMRに患者固有の状態、目的、好みを拡張する。
• ABA+における拡張基準の意味論を用いて、一貫性があり、矛盾のないレコメンデーション集合を導出する。
• 優先順位付けられた患者中心の目的に基づいてレコメンデーションを順位付けするABA+Gを導入する。
• ABA+における好みの逆転を適用し、矛盾のない状態を保ちながら、レコメンデーションおよび目的における好みの順序を尊重する。
• 目的から逆方向に推論し、仮定から結論への追跡可能な論証経路を可能にする目的駆動の最適な非矛盾結果の選択を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、患者固有の状態や好みを尊重しつつ、矛盾する臨床ガイドラインのレコメンデーションを解消できるか？
• RQ2 どのようにして構造的論証を用いて、多発疾患状況において非矛盾で目的を最大化するレコメンデーションを保証できるか？
• RQ3 患者中心の目的や好みの統合が、臨床意思決定支援にどのような改善をもたらすか？
• RQ4 ABA+Gは、患者管理におけるアリアドネ原則をどのように満たしているか？
• RQ5 このフレームワークは、矛盾感受性および文脈認識の観点から、どのような形式的性質を示すか？

主な発見

• ABA+Gは、ABA+における拡張基準の論証意味論を活用することで、矛盾のないレコメンデーションを生成する。
• このフレームワークは、定義4.3および定理4.5で形式化された、最も重要な患者中心の目的が達成されることを保証する。
• 最も好ましい非矛盾レコメンデーションが選択され、定理4.6によって保証され、好みの順守が確保される。
• このアプローチは、アリアドネ原則の3つすべてを満たす：相互作用評価、優先順位付け、個別化された管理。
• ABA+Gへの患者の文脈の統合により、現実の臨床的複雑性を反映する文脈に敏感な推論が可能になる。
• 仮定から結論への追跡可能な論証経路を可能にするため、説明可能性を支援する。