論文の概要: An Explainable Classification Model for Chronic Kidney Disease Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10368v1
• Date: Fri, 21 May 2021 14:09:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:33:47.185871
• Title: An Explainable Classification Model for Chronic Kidney Disease Patients
• Title（参考訳）: 慢性腎臓病患者の説明可能な分類モデル
• Authors: Pedro A. Moreno-Sanchez
• Abstract要約: 慢性腎臓病(CKD)は、世界的に増加し、医療システムに高いコストがかかる。 データマイニングによるCKD指標の微妙なパターンの発見は、早期診断に寄与する。 本研究は、CKD患者の早期診断において、医療専門家を支援する分類器モデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Currently, Chronic Kidney Disease (CKD) is experiencing a globally increasing incidence and high cost to health systems. A delayed recognition leads to premature mortality due to progressive loss of kidney function. The employment of data mining to discover subtle patterns in CKD indicators would contribute to an early diagnosis. This work develops a classifier model that would support healthcare professionals in the early diagnosis of CKD patients. Through a data pipeline, an exhaustive search is performed to find the best data mining classifier with different parameters of the data preparation's sub-stages like data missing or feature selection. Therefore, Extra Trees is selected as the best classifier with a 100% and 99% of accuracy with, respectively, cross-validation technique and with new unseen data. Moreover, the 8 features selected are employed to assess the explainability of the model's results denoting which features are more relevant in the model's output.
• Abstract（参考訳）: 現在、慢性腎臓病(CKD)は世界的に増加し、医療システムに高いコストがかかる。 遅延認識は、腎臓機能の進行的な喪失による早期死亡につながる。 ckd指標の微妙なパターンを発見するためのデータマイニングの雇用は、早期診断に寄与する。 この研究は、ckd患者の早期診断において医療従事者を支援する分類器モデルを開発した。 データパイプラインを通じて、データ不足や特徴選択など、データ準備のサブステージのパラメータが異なる最適なデータマイニング分類器を見つけるために、徹底的な検索が行われる。 したがって、木を100%と99%の精度で、それぞれクロスバリデーション技術と新しい未知のデータで最高の分類器として選択する。 さらに、選択された8つの特徴は、モデルの出力にどの特徴がより関連しているかを示すモデルの結果の説明可能性を評価するために使用される。

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