論文の概要: Interpretable Machine Learning for Survival Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10250v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 12:38:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 17:20:54.821774
• Title: Interpretable Machine Learning for Survival Analysis
• Title（参考訳）: 生存分析のための解釈可能な機械学習
• Authors: Sophie Hanna Langbein, Mateusz Krzyziński, Mikołaj Spytek, Hubert Baniecki, Przemysław Biecek, Marvin N. Wright,
• Abstract要約: 解釈可能な機械学習(IML)や説明可能な人工知能(XAI)はこの10年でますます重要になっている。 簡単に利用できるIML手法の欠如は、公衆衛生における医療実践者や政策立案者が機械学習の潜在能力を最大限に活用することを妨げる可能性がある。 一般のIML分類学の文脈における生存分析のためのIML法に関する限られた既存の研究成果について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.618561939712435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the spread and rapid advancement of black box machine learning models, the field of interpretable machine learning (IML) or explainable artificial intelligence (XAI) has become increasingly important over the last decade. This is particularly relevant for survival analysis, where the adoption of IML techniques promotes transparency, accountability and fairness in sensitive areas, such as clinical decision making processes, the development of targeted therapies, interventions or in other medical or healthcare related contexts. More specifically, explainability can uncover a survival model's potential biases and limitations and provide more mathematically sound ways to understand how and which features are influential for prediction or constitute risk factors. However, the lack of readily available IML methods may have deterred medical practitioners and policy makers in public health from leveraging the full potential of machine learning for predicting time-to-event data. We present a comprehensive review of the limited existing amount of work on IML methods for survival analysis within the context of the general IML taxonomy. In addition, we formally detail how commonly used IML methods, such as such as individual conditional expectation (ICE), partial dependence plots (PDP), accumulated local effects (ALE), different feature importance measures or Friedman's H-interaction statistics can be adapted to survival outcomes. An application of several IML methods to real data on data on under-5 year mortality of Ghanaian children from the Demographic and Health Surveys (DHS) Program serves as a tutorial or guide for researchers, on how to utilize the techniques in practice to facilitate understanding of model decisions or predictions.
• Abstract（参考訳）: ブラックボックス機械学習モデルの普及と急速な進歩により、この10年間で、解釈可能な機械学習(IML)や説明可能な人工知能(XAI)の分野がますます重要になっている。 IML技術の採用は、臨床的意思決定プロセス、標的療法の開発、介入、その他の医療または医療関連文脈など、センシティブな領域における透明性、説明責任、公正性を促進する。 より具体的には、説明可能性は生存モデルの潜在的なバイアスと制限を明らかにすることができ、どのようにしてどの特徴がリスク要因に影響を及ぼすかを理解する数学的に健全な方法を提供する。 しかし、簡単に利用できるIML手法が欠如していることは、医療従事者や政策立案者が機械学習の潜在能力を最大限活用して、時間から時間までのデータを予測することを妨げた可能性がある。 一般のIML分類学の文脈において、生存分析のためのIML法に関する限られた既存の研究の総括的なレビューを行う。 さらに、個別条件予測(ICE)、部分依存プロット(PDP)、蓄積局所効果(ALE)、異なる特徴重要度尺度、フリードマンのH-相互作用統計値などの一般的なIML手法が生存結果に適用可能であることを正式に明らかにした。 デモグラフィック・ヘルス・サーベイス・プログラム(DHS)プログラムは、ガーナ人の5歳未満の子どもの死亡率に関するデータにいくつかのIML手法を適用し、モデル決定や予測の理解を容易にするために、実際にこの手法を利用する方法のチュートリアルやガイドとして機能する。

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