論文の概要: SIBILA: High-performance computing and interpretable machine learning
join efforts toward personalised medicine in a novel decision-making tool
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06234v1
- Date: Thu, 12 May 2022 17:23:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-13 12:27:02.634573
- Title: SIBILA: High-performance computing and interpretable machine learning
join efforts toward personalised medicine in a novel decision-making tool
- Title（参考訳）: SIBILA:新しい意思決定ツールにおける個人化医療に向けた高性能コンピューティングと解釈可能な機械学習の連携
- Authors: Antonio Jes\'us Banegas-Luna, Horacio P\'erez-S\'anchez
- Abstract要約: いくつかの機械学習およびディープラーニングモデルは、単一のソフトウェアツールであるSIBILAに実装されている。
モデルがトレーニングされると、SIBILAは様々な解釈可能性手法を適用して、各モデルが予測する最も重要な入力特徴を特定する。
得られた全ての特徴は、各変数のグローバルな属性を予測に当てはめるために共通に置かれる。
- 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: Background and Objectives: Personalised medicine remains a major challenge
for scientists. The rapid growth of Machine learning and Deep learning has made
it a feasible alternative for predicting the most appropriate therapy for
individual patients. However, the lack of interpretation of their results and
high computational requirements make many reluctant to use these methods.
Methods: Several Machine learning and Deep learning models have been
implemented into a single software tool, SIBILA. Once the models are trained,
SIBILA applies a range of interpretability methods to identify the input
features that each model considered the most important to predict. In addition,
all the features obtained are put in common to estimate the global attribution
of each variable to the predictions. To facilitate its use by non-experts,
SIBILA is also available to all users free of charge as a web server at
https://bio-hpc.ucam.edu/sibil a/.
Results: SIBILA has been applied to three case studies to show its accuracy
and efficiency in classification and regression problems. The first two cases
proved that SIBILA can make accurate predictions even on uncleaned datasets.
The last case demonstrates that SIBILA can be applied to medical contexts with
real data.
Conclusion: With the aim of becoming a powerful decision-making tool for
clinicians, SIBILA has been developed. SIBILA is a novel software tool that
leverages interpretable machine learning to make accurate predictions and
explain how models made those decisions. SIBILA can be run on high-performance
computing platforms, drastically reducing computing times.
- Abstract（参考訳）: 背景と目的: パーソナライズド・メディカルは科学者にとって大きな課題である。
機械学習とディープラーニングの急速な成長は、個々の患者に対する最も適切な治療を予測するための有効な代替手段となった。
しかし、結果の解釈の欠如と高い計算量要求により、多くの人はこれらの手法の使用を嫌がる。
メソッド: いくつかの機械学習およびディープラーニングモデルは、単一のソフトウェアツールであるSIBILAに実装されている。
モデルがトレーニングされると、SIBILAは様々な解釈可能性手法を適用して、各モデルが予測する最も重要な入力特徴を特定する。
さらに、得られた全ての機能は、予測に対する各変数のグローバル帰属を推定するために共通に置かれる。
非専門家による利用を容易にするため、sibilaはhttps://bio-hpc.ucam.edu/sibil a/のwebサーバとして無料で利用できる。
結果:SIBILAは分類問題と回帰問題における精度と効率を示すために3つのケーススタディに適用された。
最初の2つのケースは、SIBILAが不正なデータセットでも正確な予測ができることを示した。
最後のケースでは、SIBILAが実際のデータを用いて医療状況に適用可能であることを示す。
結論: 臨床医のための強力な意思決定ツールを目指してSIBILAが開発された。
SIBILAは、解釈可能な機械学習を利用して正確な予測を行い、モデルがどのように意思決定を行ったかを説明する新しいソフトウェアツールである。
SIBILAは高性能コンピューティングプラットフォーム上で実行でき、計算時間を劇的に削減できる。
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