Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring Nutritional Impact on Alzheimer's Mortality: An Explainable AI Approach

論文の概要: Exploring Nutritional Impact on Alzheimer's Mortality: An Explainable AI Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17502v1
Date: Sun, 26 May 2024 03:18:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 23:50:45.073627
Title: Exploring Nutritional Impact on Alzheimer's Mortality: An Explainable AI Approach
Title（参考訳）: アルツハイマーの死亡率に対する栄養学的影響を探る - 説明可能なAIアプローチ
Authors: Ziming Liu, Longjian Liu, Robert E. Heidel, Xiaopeng Zhao,
Abstract要約: 本稿では、機械学習(ML)と説明可能な人工知能(XAI)技術を用いて、アルツハイマー病(AD)に伴う栄養状態と死亡率との関係について検討する。その結果,血清ビタミンB12および糖化ヘモグロビンなどの栄養因子が明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.019755267796077
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This article uses machine learning (ML) and explainable artificial intelligence (XAI) techniques to investigate the relationship between nutritional status and mortality rates associated with Alzheimers disease (AD). The Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III) database is employed for analysis. The random forest model is selected as the base model for XAI analysis, and the Shapley Additive Explanations (SHAP) method is used to assess feature importance. The results highlight significant nutritional factors such as serum vitamin B12 and glycated hemoglobin. The study demonstrates the effectiveness of random forests in predicting AD mortality compared to other diseases. This research provides insights into the impact of nutrition on AD and contributes to a deeper understanding of disease progression.
Abstract（参考訳）: 本稿では、機械学習(ML)と説明可能な人工知能(XAI)技術を用いて、アルツハイマー病(AD)に関連する栄養状態と死亡率の関係について検討する。 The Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III)データベースが分析に使用されている。 XAI解析の基盤モデルとしてランダム森林モデルを選択し,特徴量評価にShapley Additive Explanations (SHAP)法を用いる。その結果,血清ビタミンB12および糖化ヘモグロビンなどの栄養因子が明らかとなった。本研究は、他の疾患と比較してAD死亡率を予測するために無作為林の有効性を示す。本研究は, 栄養がADに与える影響についての知見を提供し, 疾患進行のより深い理解に寄与する。

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