論文の概要: Reverse Survival Model (RSM): A Pipeline for Explaining Predictions of Deep Survival Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15674v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 03:39:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 15:05:19.111748
• Title: Reverse Survival Model (RSM): A Pipeline for Explaining Predictions of Deep Survival Models
• Title（参考訳）: 逆生存モデル(RSM:Reverse Survival Model: 深層生存モデル予測のためのパイプライン)
• Authors: Mohammad R. Rezaei, Reza Saadati Fard, Ebrahim Pourjafari, Navid Ziaei, Amir Sameizadeh, Mohammad Shafiee, Mohammad Alavinia, Mansour Abolghasemian, Nick Sajadi
• Abstract要約: 本稿では、生存モデルの決定過程に関する詳細な知見を提供する逆生存モデル(RSM)フレームワークを提案する。 興味のある患者それぞれに対して、RCMはデータセットから類似の患者を抽出し、彼らの予測に深い生存モデルが依存する最も関連性の高い特徴に基づいてそれらをランク付けすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The aim of survival analysis in healthcare is to estimate the probability of occurrence of an event, such as a patient's death in an intensive care unit (ICU). Recent developments in deep neural networks (DNNs) for survival analysis show the superiority of these models in comparison with other well-known models in survival analysis applications. Ensuring the reliability and explainability of deep survival models deployed in healthcare is a necessity. Since DNN models often behave like a black box, their predictions might not be easily trusted by clinicians, especially when predictions are contrary to a physician's opinion. A deep survival model that explains and justifies its decision-making process could potentially gain the trust of clinicians. In this research, we propose the reverse survival model (RSM) framework that provides detailed insights into the decision-making process of survival models. For each patient of interest, RSM can extract similar patients from a dataset and rank them based on the most relevant features that deep survival models rely on for their predictions.
• Abstract（参考訳）: 医療における生存率分析の目的は、集中治療室(icu)における患者の死亡などの事象の発生確率を推定することである。 生存分析のためのディープニューラルネットワーク(DNN)の最近の発展は、生存分析アプリケーションにおける他のよく知られたモデルと比較して、これらのモデルの優位性を示している。 医療に展開される深層生存モデルの信頼性と説明可能性の確保が不可欠である。 DNNモデルはブラックボックスのように振る舞うことが多いため、特に医師の意見に反する場合、その予測は臨床医によって簡単には信用できないかもしれない。 意思決定プロセスの説明と正当化を行う深層生存モデルは、臨床医の信頼を得る可能性がある。 本研究では、生存モデルの決定過程に関する詳細な知見を提供する逆生存モデル(RSM)フレームワークを提案する。 関心のある患者ごとに、rsmはデータセットから同様の患者を抽出し、ディープサバイバルモデルが予測に依存する最も関連する特徴に基づいてランク付けすることができる。

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