論文の概要: Unifying Interpretability and Explainability for Alzheimer's Disease Progression Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07777v1
- Date: Tue, 11 Jun 2024 23:54:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 20:46:21.700510
- Title: Unifying Interpretability and Explainability for Alzheimer's Disease Progression Prediction
- Title（参考訳）: アルツハイマー病の進行予測のための統一的解釈可能性と説明可能性
- Authors: Raja Farrukh Ali, Stephanie Milani, John Woods, Emmanuel Adenij, Ayesha Farooq, Clayton Mansel, Jeffrey Burns, William Hsu,
- Abstract要約: 強化学習は近年,アルツハイマー病(AD)の進行を予測できることが示唆されている。
RLアルゴリズムがどの処理に適しているかは明らかでない。
我々の研究は、予測精度と透明性を融合し、臨床医や研究者が疾患進行モデリングの強化を支援することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.582683443485416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Reinforcement learning (RL) has recently shown promise in predicting Alzheimer's disease (AD) progression due to its unique ability to model domain knowledge. However, it is not clear which RL algorithms are well-suited for this task. Furthermore, these methods are not inherently explainable, limiting their applicability in real-world clinical scenarios. Our work addresses these two important questions. Using a causal, interpretable model of AD, we first compare the performance of four contemporary RL algorithms in predicting brain cognition over 10 years using only baseline (year 0) data. We then apply SHAP (SHapley Additive exPlanations) to explain the decisions made by each algorithm in the model. Our approach combines interpretability with explainability to provide insights into the key factors influencing AD progression, offering both global and individual, patient-level analysis. Our findings show that only one of the RL methods is able to satisfactorily model disease progression, but the post-hoc explanations indicate that all methods fail to properly capture the importance of amyloid accumulation, one of the pathological hallmarks of Alzheimer's disease. Our work aims to merge predictive accuracy with transparency, assisting clinicians and researchers in enhancing disease progression modeling for informed healthcare decisions. Code is available at https://github.com/rfali/xrlad.
- Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、最近、アルツハイマー病(AD)の進行を予測することを約束している。
しかし、どのRLアルゴリズムがこの課題に適しているかは明らかでない。
さらに、これらの手法は本質的には説明不可能であり、実際の臨床シナリオにおける適用性を制限している。
私たちの仕事はこれらの2つの重要な問題に対処する。
ADの因果的、解釈可能なモデルを用いて、ベースライン(0)データのみを用いて、脳の認知を10年以上にわたって予測する4つの現代RLアルゴリズムの性能を比較した。
次に、SHAP (SHapley Additive exPlanations) を適用し、モデル内の各アルゴリズムによる決定について説明する。
当社のアプローチは、解釈可能性と説明可能性を組み合わせることで、AD進行に影響を及ぼす重要な要因についての洞察を与え、グローバルおよび個人レベルの患者レベルの分析を提供する。
以上の結果より,RL法は病状進行を良好にモデル化できるが,全ての方法がアミロイド蓄積の重要性を適切に把握できないことが示唆された。
我々の研究は、予測精度と透明性を融合し、臨床医や研究者が情報医療決定のための疾患進行モデリングを強化することを支援することを目的としている。
コードはhttps://github.com/rfali/xrlad.comで入手できる。
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