論文の概要: Improving Chronic Kidney Disease Detection Efficiency: Fine Tuned CatBoost and Nature-Inspired Algorithms with Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04262v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 19:41:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 04:55:32.970674
• Title: Improving Chronic Kidney Disease Detection Efficiency: Fine Tuned CatBoost and Nature-Inspired Algorithms with Explainable AI
• Title（参考訳）: 慢性腎臓病の検出効率の改善--説明可能なAIを用いた微調整と自然刺激型アルゴリズム
• Authors: Md. Ehsanul Haque, S. M. Jahidul Islam, Jeba Maliha, Md. Shakhauat Hossan Sumon, Rumana Sharmin, Sakib Rokoni,
• Abstract要約: 慢性腎臓病(英: chronic Kidney Disease、CKD)は、世界中の何百万人もの人に影響を与え、死亡率を上昇させている世界的な健康問題である。 本研究では、ランダムフォレスト(RF)、マルチ層パーセプトロン(MLP)、ロジスティック回帰(LR)、微調整されたCatBoostアルゴリズムの4つのモデルを評価することにより、CKD検出を改善するための高度な機械学習手法を提案する。 提案したCatBoostモデルは、Simulated Annealingのような自然にインスパイアされたアルゴリズムを使用して、最も重要な機能を選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chronic Kidney Disease (CKD) is a major global health issue which is affecting million people around the world and with increasing rate of mortality. Mitigation of progression of CKD and better patient outcomes requires early detection. Nevertheless, limitations lie in traditional diagnostic methods, especially in resource constrained settings. This study proposes an advanced machine learning approach to enhance CKD detection by evaluating four models: Random Forest (RF), Multi-Layer Perceptron (MLP), Logistic Regression (LR), and a fine-tuned CatBoost algorithm. Specifically, among these, the fine-tuned CatBoost model demonstrated the best overall performance having an accuracy of 98.75%, an AUC of 0.9993 and a Kappa score of 97.35% of the studies. The proposed CatBoost model has used a nature inspired algorithm such as Simulated Annealing to select the most important features, Cuckoo Search to adjust outliers and grid search to fine tune its settings in such a way to achieve improved prediction accuracy. Features significance is explained by SHAP-a well-known XAI technique-for gaining transparency in the decision-making process of proposed model and bring up trust in diagnostic systems. Using SHAP, the significant clinical features were identified as specific gravity, serum creatinine, albumin, hemoglobin, and diabetes mellitus. The potential of advanced machine learning techniques in CKD detection is shown in this research, particularly for low income and middle-income healthcare settings where prompt and correct diagnoses are vital. This study seeks to provide a highly accurate, interpretable, and efficient diagnostic tool to add to efforts for early intervention and improved healthcare outcomes for all CKD patients.
• Abstract（参考訳）: 慢性腎臓病(英: chronic Kidney Disease、CKD)は、世界中の何百万人もの人に影響を与え、死亡率を上昇させている世界的な健康問題である。 CKDの進行の軽減と患者の予後の改善には早期発見が必要である。 それでも、従来の診断方法、特にリソース制約のある設定には制限がある。 本研究では、ランダムフォレスト(RF)、マルチ層パーセプトロン(MLP)、ロジスティック回帰(LR)、微調整されたCatBoostアルゴリズムの4つのモデルを評価することにより、CKD検出を改善するための高度な機械学習手法を提案する。 特に、細調整されたCatBoostモデルでは、精度98.75%、AUC 0.9993、Kappaスコア97.35%の総合的な性能が示された。 提案したCatBoostモデルは、Simulated Annealingのような自然にインスパイアされたアルゴリズムを使用して、最も重要な機能を選択する。 SHAPは,提案モデルの意思決定プロセスにおける透明性の獲得と,診断システムへの信頼の獲得を目的として,XAI技術として有名である。 SHAPを用いて, 特異重力, 血清クレアチニン, アルブミン, ヘモグロビン, 糖尿病の臨床的特徴を同定した。 CKD検出における先進的な機械学習技術の可能性は,特に,迅速な診断と正しい診断が不可欠である低所得・中所得の医療環境において明らかにされている。 本研究は、CKD患者の早期介入と医療改善のために、高度に正確で、解釈可能で、効率的な診断ツールを提供することを目的とする。

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