論文の概要: Designing User-Centric Behavioral Interventions to Prevent Dysglycemia
with Novel Counterfactual Explanations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01684v1
- Date: Mon, 2 Oct 2023 22:42:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-04 18:28:55.675232
- Title: Designing User-Centric Behavioral Interventions to Prevent Dysglycemia
with Novel Counterfactual Explanations
- Title（参考訳）: 新規非現実的説明による血糖予防のためのユーザ中心行動介入の設計
- Authors: Asiful Arefeen and Hassan Ghasemzadeh
- Abstract要約: GlyCoach はグルコース制御の逆作用を説明するためのフレームワークである。
GlyCoachは、もっともらしい説明のユーザの好みに関する事前知識を、対実生成のプロセスに統合する。
GlyCoachは、シミュレーション支援バリデーションにおいて87%の感度を実現し、カウンターファクトな説明を生成する最先端技術を上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.062187787765149
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Maintaining normal blood glucose levels through lifestyle behaviors is
central to maintaining health and preventing disease. Frequent exposure to
dysglycemia (i.e., abnormal glucose events such as hyperlycemia and
hypoglycemia) leads to chronic complications including diabetes, kidney disease
and need for dialysis, myocardial infarction, stroke, amputation, and death.
Therefore, a tool capable of predicting dysglycemia and offering users
actionable feedback about how to make changes in their diet, exercise, and
medication to prevent abnormal glycemic events could have significant societal
impacts. Counterfactual explanations can provide insights into why a model made
a particular prediction by generating hypothetical instances that are similar
to the original input but lead to a different prediction outcome. Therefore,
counterfactuals can be viewed as a means to design AI-driven health
interventions to prevent adverse health outcomes such as dysglycemia. In this
paper, we design GlyCoach, a framework for generating counterfactual
explanations for glucose control. Leveraging insights from adversarial
learning, GlyCoach characterizes the decision boundary for high-dimensional
health data and performs a grid search to generate actionable interventions.
GlyCoach is unique in integrating prior knowledge about user preferences of
plausible explanations into the process of counterfactual generation. We
evaluate GlyCoach extensively using two real-world datasets and external
simulators from prior studies that predict glucose response. GlyCoach achieves
87\% sensitivity in the simulation-aided validation, surpassing the
state-of-the-art techniques for generating counterfactual explanations by at
least $10\%$. Besides, counterfactuals from GlyCoach exhibit a $32\%$ improved
normalized distance compared to previous research.
- Abstract（参考訳）: 生活習慣を通じて正常な血糖値を維持することは、健康維持と疾患予防の中心である。
高血糖や低血糖などの異常なグルコースイベントに頻繁に曝露すると、糖尿病、腎臓病、透析、心筋梗塞、脳卒中、切断、死亡などの慢性合併症が引き起こされる。
したがって、血糖値の予測や、食事、運動、薬物の異常なグリセミックイベントを防止する方法に関するフィードバックをユーザに提供できるツールは、社会に大きな影響を与える可能性がある。
対実的な説明は、モデルが元の入力と似ているが異なる予測結果をもたらす仮説的なインスタンスを生成することによって、モデルが特定の予測を行った理由に関する洞察を与えることができる。
したがって、偽物は、高血糖などの有害な健康結果を防止するためにai主導の健康介入を設計する手段と見なすことができる。
本稿では,グルコース制御のための逆ファクトな説明を生成するフレームワークであるGlyCoachを設計する。
逆学習からの洞察を活用して、グリコーハは高次元の健康データに対する決定境界を特徴付け、グリッド検索を実行し、実行可能な介入を生成する。
GlyCoachは、もっともらしい説明のユーザの好みに関する事前知識を、対実生成のプロセスに統合することに特有である。
グルコース応答を予測した先行研究から, 2つの実世界のデータセットと外部シミュレータを用いてグリコーアを広範囲に評価した。
グリコーハはシミュレーション支援の検証において87\%の感度を達成し、偽の説明を少なくとも10\%$で生成する最先端の手法を上回っている。
さらに、GlyCoachのカウンターファクトリーは、従来の研究と比べて正常化距離が32.5%改善している。
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