論文の概要: On the notion of missingness for path attribution explainability methods in medical settings: Guiding the selection of medically meaningful baselines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14482v1
• Date: Wed, 20 Aug 2025 07:13:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.370972
• Title: On the notion of missingness for path attribution explainability methods in medical settings: Guiding the selection of medically meaningful baselines
• Title（参考訳）: 医療現場における経路帰属説明可能性の欠如の概念--医学的に意味のある基準の選定を指導する
• Abstract要約: 臨床的に正常ではあるが入力クローズ・カウンティファクトは、医療データに有意な特徴が欠如していることのより正確な表現である、と我々は主張する。 我々は,3つの異なる医療データセットに対するアプローチを評価し,反事実的ベースラインがより忠実で医療に関係のある属性をもたらすことを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.688209040613216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The explainability of deep learning models remains a significant challenge, particularly in the medical domain where interpretable outputs are critical for clinical trust and transparency. Path attribution methods such as Integrated Gradients rely on a baseline input representing the absence of relevant features ("missingness"). Commonly used baselines, such as all-zero inputs, are often semantically meaningless, especially in medical contexts where missingness can itself be informative. While alternative baseline choices have been explored, existing methods lack a principled approach to dynamically select baselines tailored to each input. In this work, we examine the notion of missingness in the medical setting, analyze its implications for baseline selection, and introduce a counterfactual-guided approach to address the limitations of conventional baselines. We argue that a clinically normal but input-close counterfactual represents a more accurate representation of a meaningful absence of features in medical data. To implement this, we use a Variational Autoencoder to generate counterfactual baselines, though our concept is generative-model-agnostic and can be applied with any suitable counterfactual method. We evaluate the approach on three distinct medical data sets and empirically demonstrate that counterfactual baselines yield more faithful and medically relevant attributions compared to standard baseline choices.
• Abstract（参考訳）: 特に、解釈可能なアウトプットが臨床信頼と透明性に不可欠である医療領域において、ディープラーニングモデルの説明可能性は非常に重要な課題である。 統合グラディエントのような経路帰属法は、関連する特徴の欠如を表すベースライン入力に依存する("missingness")。 オールゼロ入力のような一般的に使用されるベースラインは、意味的に意味を持たないことが多い。 代替のベースライン選択が検討されているが、既存の手法では各入力に適したベースラインを動的に選択するための原則的アプローチが欠如している。 本研究は, 医療環境における欠如の概念を考察し, その意味をベースライン選択に適用し, 従来のベースラインの限界に対処するために, ファクトファクトファクトのアプローチを導入するものである。 臨床的に正常ではあるが入力クローズ・カウンティファクトは、医療データに有意な特徴が欠如していることのより正確な表現である、と我々は主張する。 これを実現するために、我々は変分オートエンコーダを用いて反ファクトベースラインを生成するが、この概念は生成モデルに依存しず、適切な反ファクトメソッドで適用することができる。 本研究は,3つの異なる医療データセットに対するアプローチを実証的に評価し,反事実ベースラインが標準ベースライン選択よりも忠実で医学的に関係のある属性をもたらすことを実証した。

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