論文の概要: Explainable AI for Malnutrition Risk Prediction from m-Health and Clinical Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19636v1
• Date: Wed, 31 May 2023 08:07:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 17:47:54.942135
• Title: Explainable AI for Malnutrition Risk Prediction from m-Health and Clinical Data
• Title（参考訳）: m-healthと臨床データを用いた栄養失調リスク予測のための説明可能なAI
• Authors: Flavio Di Martino, Franca Delmastro, Cristina Dolciotti
• Abstract要約: 異種m-healthデータに基づく早期かつ説明可能な栄養失調リスク検出のための新しいAIフレームワークを提案する。 対象非依存および個人化予測を含む広範囲なモデル評価を行った。 また,グローバルモデル記述を抽出するベンチマークXAI法についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.093890460224435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Malnutrition is a serious and prevalent health problem in the older population, and especially in hospitalised or institutionalised subjects. Accurate and early risk detection is essential for malnutrition management and prevention. M-health services empowered with Artificial Intelligence (AI) may lead to important improvements in terms of a more automatic, objective, and continuous monitoring and assessment. Moreover, the latest Explainable AI (XAI) methodologies may make AI decisions interpretable and trustworthy for end users. This paper presents a novel AI framework for early and explainable malnutrition risk detection based on heterogeneous m-health data. We performed an extensive model evaluation including both subject-independent and personalised predictions, and the obtained results indicate Random Forest (RF) and Gradient Boosting as the best performing classifiers, especially when incorporating body composition assessment data. We also investigated several benchmark XAI methods to extract global model explanations. Model-specific explanation consistency assessment indicates that each selected model privileges similar subsets of the most relevant predictors, with the highest agreement shown between SHapley Additive ExPlanations (SHAP) and feature permutation method. Furthermore, we performed a preliminary clinical validation to verify that the learned feature-output trends are compliant with the current evidence-based assessment.
• Abstract（参考訳）: 栄養失調は高齢者の深刻な健康問題であり、特に入院や施設での健康問題である。 栄養管理と予防には、正確で早期のリスク検出が不可欠である。 人工知能(AI)によって強化されたMヘルスサービスは、より自動化され、客観的で、継続的な監視と評価の観点から重要な改善をもたらす可能性がある。 さらに、最新の説明可能なAI(XAI)方法論は、AI決定を解釈可能で、エンドユーザにとって信頼できるものにする可能性がある。 異種m-healthデータに基づく早期かつ説明可能な栄養失調リスク検出のための新しいAIフレームワークを提案する。 対象非依存とパーソナライズドの両方の予測を含む広範なモデル評価を行い,得られた結果から,特に体組成評価データを取り入れた場合,ランダムフォレスト (rf) と勾配促進が最良であることを示す。 また,グローバルモデル記述を抽出するベンチマークXAI法についても検討した。 モデル固有の説明整合性評価は、選択された各モデルが最も関連する予測者の類似部分集合を許容することを示し、シャープリー加法説明 (shap) と特徴置換法の間で最も高い一致を示す。 さらに,現在のエビデンスに基づく評価に適合していることを確認するための予備的臨床検証を行った。

関連論文リスト

• Explainable AI for Classifying UTI Risk Groups Using a Real-World Linked EHR and Pathology Lab Dataset [0.47517735516852333]
  英国ブリストル,ノースサマセット,サウスグロスターシャーの尿路感染症(UTI)を特徴付けるために,リンクEHRデータセットを利用する。 包括的なデータ前処理とキュレーションパイプラインは、生のEHRデータをAIモデリングに適した構造化フォーマットに変換する。 臨床専門知識によりUTIリスク推定フレームワークを構築し,個別の患者タイムラインにまたがってUTIリスクを推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T18:10:51Z)
• Methodological Explainability Evaluation of an Interpretable Deep Learning Model for Post-Hepatectomy Liver Failure Prediction Incorporating Counterfactual Explanations and Layerwise Relevance Propagation: A Prospective In Silico Trial [13.171582596404313]
  術前PHLF予測のための可変オートエンコーダ-多層パーセプトロン (VAE-MLP) モデルを開発した。 このモデルは、その意思決定メカニズムに関する洞察を提供するために、カウンターファクトアルとレイヤワイズ関連伝播(LRP)を統合した。 サイリコ臨床試験の3トラックの結果、AIの説明が提供されると、臨床医の予測精度と信頼性が向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T13:47:32Z)
• Unmasking Dementia Detection by Masking Input Gradients: A JSM Approach to Model Interpretability and Precision [1.5501208213584152]
  本稿では,多段階進行に対するアルツハイマー病(AD)分類の解釈可能なマルチモーダルモデルを導入し,ヤコビアン・サリエンシ・マップ(JSM)をモダリティに依存しないツールとして組み込んだ。 アブレーション研究を含む評価では、モデルデバッグと解釈にJSMを用いることの有効性が示され、モデル精度も著しく向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T06:53:35Z)
• New Epochs in AI Supervision: Design and Implementation of an Autonomous Radiology AI Monitoring System [5.50085484902146]
  本稿では,放射線学AI分類モデルの性能を実際に監視するための新しい手法を提案する。 予測分散と時間安定性という2つの指標を提案し、AIのパフォーマンス変化のプリエンプティブアラートに使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-24T06:29:04Z)
• MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.93221876843639]
  本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。 トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。 ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z)
• Informing clinical assessment by contextualizing post-hoc explanations of risk prediction models in type-2 diabetes [50.8044927215346]
  本研究は, 合併症リスク予測のシナリオを考察し, 患者の臨床状態に関する文脈に焦点を当てる。 我々は、リスク予測モデル推論に関する文脈を提示し、その受容性を評価するために、最先端のLLMをいくつか採用する。 本論文は,実世界における臨床症例における文脈説明の有効性と有用性を明らかにする最初のエンドツーエンド分析の1つである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T18:07:11Z)
• Improvement of a Prediction Model for Heart Failure Survival through Explainable Artificial Intelligence [0.0]
  本研究は、心不全生存予測モデルの説明可能性分析と評価について述べる。 このモデルでは、最高のアンサンブルツリーアルゴリズムを選択できるデータワークフローパイプラインと、最高の機能選択テクニックが採用されている。 本論文の主な貢献は、精度-説明可能性バランスに基づいて、HF生存率の最良の予測モデルを選択するための説明可能性駆動型アプローチである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-20T09:03:26Z)
• Estimating and Improving Fairness with Adversarial Learning [65.99330614802388]
  本研究では,深層学習に基づく医療画像解析システムにおけるバイアスの同時緩和と検出を目的としたマルチタスク・トレーニング戦略を提案する。 具体的には,バイアスに対する識別モジュールと,ベース分類モデルにおける不公平性を予測するクリティカルモジュールを追加することを提案する。 大規模で利用可能な皮膚病変データセットのフレームワークを評価します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-07T03:10:32Z)
• Clinical Outcome Prediction from Admission Notes using Self-Supervised Knowledge Integration [55.88616573143478]
  臨床テキストからのアウトカム予測は、医師が潜在的なリスクを見落としないようにする。 退院時の診断,手術手順,院内死亡率,長期予測は4つの一般的な結果予測対象である。 複数の公開資料から得られた患者結果に関する知識を統合するために,臨床結果の事前学習を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T10:26:44Z)
• UNITE: Uncertainty-based Health Risk Prediction Leveraging Multi-sourced Data [81.00385374948125]
  我々はUNcertaInTyベースのhEalth Risk Prediction(UNITE)モデルを提案する。 UNITEは、複数ソースの健康データを活用した正確な疾患リスク予測と不確実性推定を提供する。 非アルコール性脂肪肝疾患(NASH)とアルツハイマー病(AD)の実態予測タスクにおけるUNITEの評価を行った。 UNITEはAD検出のF1スコアで最大0.841点、NASH検出のPR-AUCで最大0.609点を達成し、最高のベースラインで最大19%の高パフォーマンスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T02:28:11Z)
• Hemogram Data as a Tool for Decision-making in COVID-19 Management: Applications to Resource Scarcity Scenarios [62.997667081978825]
  新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中の緊急対応システムに挑戦している。 本研究は, 症状患者の血液検査データから得られた機械学習モデルについて述べる。 提案されたモデルでは、新型コロナウイルスqRT-PCRの結果を、高い精度、感度、特異性で症状のある個人に予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-10T01:45:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。