論文の概要: Interpretability from a new lens: Integrating Stratification and Domain knowledge for Biomedical Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09322v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 12:02:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:22:06.189488
• Title: Interpretability from a new lens: Integrating Stratification and Domain knowledge for Biomedical Applications
• Title（参考訳）: 新しいレンズからの解釈可能性:生医学応用のための成層と領域知識の統合
• Authors: Anthony Onoja, Francesco Raimondi
• Abstract要約: 本稿では, バイオメディカル問題データセットの k-fold cross-validation (CV) への階層化のための新しい計算手法を提案する。 このアプローチはモデルの安定性を改善し、信頼を確立し、トレーニングされたIMLモデルによって生成された結果の説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The use of machine learning (ML) techniques in the biomedical field has become increasingly important, particularly with the large amounts of data generated by the aftermath of the COVID-19 pandemic. However, due to the complex nature of biomedical datasets and the use of black-box ML models, a lack of trust and adoption by domain experts can arise. In response, interpretable ML (IML) approaches have been developed, but the curse of dimensionality in biomedical datasets can lead to model instability. This paper proposes a novel computational strategy for the stratification of biomedical problem datasets into k-fold cross-validation (CVs) and integrating domain knowledge interpretation techniques embedded into the current state-of-the-art IML frameworks. This approach can improve model stability, establish trust, and provide explanations for outcomes generated by trained IML models. Specifically, the model outcome, such as aggregated feature weight importance, can be linked to further domain knowledge interpretations using techniques like pathway functional enrichment, drug targeting, and repurposing databases. Additionally, involving end-users and clinicians in focus group discussions before and after the choice of IML framework can help guide testable hypotheses, improve performance metrics, and build trustworthy and usable IML solutions in the biomedical field. Overall, this study highlights the potential of combining advanced computational techniques with domain knowledge interpretation to enhance the effectiveness of IML solutions in the context of complex biomedical datasets.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカル分野における機械学習(ML)技術の利用は、特にCOVID-19パンデミックの余波によって生成される大量のデータによって、ますます重要になっている。 しかし、バイオメディカルデータセットの複雑な性質とブラックボックスMLモデルの使用により、信頼の欠如とドメインの専門家による採用が生じる可能性がある。 これに対し、解釈可能なML(IML)アプローチが開発されているが、バイオメディカルデータセットにおける次元性の呪いは、モデル不安定につながる可能性がある。 本稿では, バイオメディカル問題データセットを k-fold cross-validation (CV) に階層化し, ドメイン知識解釈技術を統合するための新しい計算手法を提案する。 このアプローチはモデルの安定性を改善し、信頼を確立し、トレーニングされたIMLモデルによって生成された結果の説明を提供する。 具体的には、集約された特徴量の重要性のようなモデルの結果は、経路機能強化、薬物ターゲティング、データベースの再利用といった技術を使って、さらなるドメイン知識の解釈に関連付けられる。 さらに、imlフレームワークの選択前後のフォーカスグループディスカッションにエンドユーザと臨床関係者を巻き込むことで、テスト可能な仮説のガイド、パフォーマンスメトリクスの改善、生体医学分野における信頼性と有用性を備えたimlソリューションの構築に役立ちます。 本研究は、複雑なバイオメディカルデータセットの文脈において、AIMソリューションの有効性を高めるために、高度な計算技術とドメイン知識解釈を組み合わせる可能性を強調した。

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