論文の概要: XAI for In-hospital Mortality Prediction via Multimodal ICU Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17624v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 14:28:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-02 09:52:33.586977
• Title: XAI for In-hospital Mortality Prediction via Multimodal ICU Data
• Title（参考訳）: マルチモーダルICUデータを用いた病院内死亡予測のためのXAI
• Authors: Xingqiao Li, Jindong Gu, Zhiyong Wang, Yancheng Yuan, Bo Du, and Fengxiang He
• Abstract要約: マルチモーダルICUデータを用いて病院内死亡率を予測するための,効率的で説明可能なAIソリューションを提案する。 我々は,臨床データから異種入力を受信し,意思決定を行うマルチモーダル・ラーニングを我々のフレームワークに導入する。 我々の枠組みは、医療研究において重要な要素の発見を容易にする他の臨床課題に容易に移行することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.73357047856416
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting in-hospital mortality for intensive care unit (ICU) patients is key to final clinical outcomes. AI has shown advantaged accuracy but suffers from the lack of explainability. To address this issue, this paper proposes an eXplainable Multimodal Mortality Predictor (X-MMP) approaching an efficient, explainable AI solution for predicting in-hospital mortality via multimodal ICU data. We employ multimodal learning in our framework, which can receive heterogeneous inputs from clinical data and make decisions. Furthermore, we introduce an explainable method, namely Layer-Wise Propagation to Transformer, as a proper extension of the LRP method to Transformers, producing explanations over multimodal inputs and revealing the salient features attributed to prediction. Moreover, the contribution of each modality to clinical outcomes can be visualized, assisting clinicians in understanding the reasoning behind decision-making. We construct a multimodal dataset based on MIMIC-III and MIMIC-III Waveform Database Matched Subset. Comprehensive experiments on benchmark datasets demonstrate that our proposed framework can achieve reasonable interpretation with competitive prediction accuracy. In particular, our framework can be easily transferred to other clinical tasks, which facilitates the discovery of crucial factors in healthcare research.
• Abstract（参考訳）: 集中治療室(ICU)患者の院内死亡予測は最終臨床結果の鍵となる。 AIは正確さに長けているが、説明責任の欠如に悩まされている。 この問題に対処するために,マルチモーダルICUデータを用いた病院内死亡予測のための,効率的かつ説明可能なAIソリューションであるeXplainable Multimodal Mortality Predictor (X-MMP)を提案する。 我々は,臨床データから異種入力を受け取り,意思決定が可能なマルチモーダル学習をフレームワークに採用する。 さらに,lrp法のトランスへの適切な拡張として,マルチモーダル入力上での説明を生成し,予測に寄与する有意な特徴を明らかにした。 さらに, 臨床結果に対する各モダリティの寄与を可視化し, 意思決定の背後にある理由を理解することを支援する。 我々はMIMIC-IIIとMIMIC-III波形データベースマッチングサブセットに基づくマルチモーダルデータセットを構築した。 ベンチマークデータセットに関する包括的実験は,提案手法が競合予測精度で合理的に解釈できることを実証する。 特に、我々の枠組みは、医療研究において重要な要素の発見を容易にする他の臨床課題に容易に移行することができる。

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