1.RMExplorer: визуальный аналитический подход к изучению эффективности и достоверности моделей риска заболеваний в подгруппах населения(arXiv)
Автор:Бум Чул Квон, Ури Картун, Шаан Хуршид, Михаил Юрочкин, Субха Майти, Дина Джи Брокман, Амит В Кхера, Патрик Т. Эллинор, Стивен А Любиц, Кенни Нг
Аннотация:Модели риска заболевания могут выявлять пациентов с высоким риском и помогать клиницистам оказывать более персонализированную помощь. Однако модели риска, разработанные на основе одного набора данных, могут не распространяться на разные подгруппы пациентов в разных наборах данных и могут давать неожиданные результаты. Клиническим исследователям сложно проверять модели риска в разных подгруппах без каких-либо инструментов. Поэтому мы разработали интерактивную систему визуализации под названием RMExplorer (обозреватель модели риска), позволяющую проводить интерактивную оценку модели риска. В частности, система позволяет пользователям определять подгруппы пациентов, выбирая клинические, демографические или другие характеристики, чтобы исследовать эффективность и объективность моделей риска в подгруппах, а также понимать влияние характеристик на оценку риска. Чтобы продемонстрировать полезность инструмента, мы проводим тематическое исследование, в котором мы используем RMExplorer для изучения трех моделей риска фибрилляции предсердий, применяя их к набору данных UK Biobank, включающему 445 329 человек. RMExplorer может помочь исследователям оценить производительность и погрешности моделей риска для подгрупп, представляющих интерес для их данных.
2.Лотсе: практическая основа для руководства по визуальной аналитике(arXiv)
Автор:Фабиан Сперле, Давид Сенеда, Меннаталлах Эль-Асади
Аннотация. Совместно-адаптивное руководство направлено на обеспечение эффективного взаимодействия человека и машины в визуальной аналитике, как это предлагается несколькими теоретическими основами. Этот документ устраняет разрыв между такими концептуальными рамками и практической реализацией, представляя доступную модель руководства и сопутствующую библиотеку руководств, отображая теорию на практике. Мы предлагаем модель системного руководства, основанную на шаблонах дизайна и производных стратегиях. Мы создаем экземпляр модели в библиотеке Lotse, которая позволяет указывать стратегии управления в файлах определений и генерирует из них рабочий код. Lotse — первая библиотека руководств, использующая такой подход. Он поддерживает создание многократно используемых стратегий управления для модернизации существующих приложений с помощью указаний и способствует созданию общих шаблонов стратегий управления. Мы демонстрируем его эффективность на примерах первого использования с исследователями VA с разным опытом разработки руководств и обнаруживаем, что они могут эффективно и быстро внедрять руководства с помощью Lotse. Кроме того, мы анализируем когнитивные аспекты нашей структуры, чтобы оценить ее выразительность и наметить сводку открытых вопросов исследования для согласования практики руководства с ее сложной теорией.
3.Пространство дизайна для отображения рекомендаций по контенту на платформах визуальной аналитики(arXiv)
Автор:Чжилань Чжоу, Вэньюань Ван, Мэнтянь Го, Юэ Ван, Дэвид Гоц
Аннотация:алгоритмы рекомендаций по-разному используются в системах визуализации, чтобы помочь пользователям выполнять ряд информационных задач. Одним из общих направлений этих методов была рекомендация содержания, а не визуальной формы, как средства, помогающего пользователям идентифицировать информацию, которая имеет отношение к контексту их задачи. Для решения этой общей проблемы было предложено большое разнообразие методов с различными вариантами дизайна того, как эти решения отображают релевантную информацию для пользователей. В этом документе рассматривается современное состояние того, как системы визуализации отображают рекомендуемый контент для пользователей во время визуального анализа пользователей; представляет четырехмерное пространство дизайна для рекомендаций по визуальному контенту на основе характеристики предыдущей работы; и обсуждает ключевые наблюдения относительно общих моделей и будущих возможностей исследования.
