The easy-to-hard training advantage with real-world medical images
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Many medical professions require practitioners to perform visual categorizations in domains such as radiology, dermatology, and neurology. However, acquiring visual expertise is tedious and time-consuming and the perceptual strategies mediating visual categorization skills are poorly understood. In this paper, the Ease algorithm was developed to predict an item's categorization difficulty (Ease value) based on the item's perceptual similarity to all within-category items versus between-category items in the dataset. In this study, Ease values were used to construct an easy-to-hard and hard-to-easy training schedule for teaching melanoma diagnosis. Whereas previous visual training studies suggest that an easy-to-hard schedule benefits learning outcomes, no studies to date have demonstrated the easy-to-hard advantage with complex, real-world images. In our study, 237 melanoma and benign images were collected for training and testing purposes. The diagnostic accuracy of images was verified by an expert dermatologist. Based on their Ease values, the items were grouped into easy, medium, and hard categories, each containing an equal number of melanoma and benign lesions. During training, participants categorized images of skin lesions as either benign or melanoma and were given corrective feedback after each trial. In the easy-to-hard training condition, participants learned to categorize all the easy items first, followed by the medium items, and finally the hard items. Participants in the hard-to-easy training condition learned items in the reverse order. Post-training results showed that training in both conditions transferred to the classification of new melanoma and benign images. Participants in the easy-to-hard condition showed modest advantages both in the acquisition and retention of the melanoma diagnosis skills, but neither scheduling condition exhibited a gross advantage. The Ease values of the items predicted categorization accuracy after, but not before training, suggesting that the Ease algorithm is a promising tool for optimizing medical training in visual categorization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle