論文の概要: Explainable Machine Learning in Healthcare: Methods, Interpretation, and Applications for Clinical Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07522v1
- Date: Mon, 13 Jul 2026 02:14:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-17 01:32:04.543912
- Title: Explainable Machine Learning in Healthcare: Methods, Interpretation, and Applications for Clinical Research
- Title（参考訳）: 医療における説明可能な機械学習 : 方法,解釈,臨床研究への応用
- Abstract要約: 本稿では、一般的に使われている説明可能な機械学習(XML)手法について、構造化されたレビューを行う。
各手法について,基礎となるメカニズムを高いレベルで説明し,代表的出力を可視化し,解釈に関する構造化されたガイダンスを提供する。
このプライマーは、高度なML方法論と臨床応用のギャップを埋めるのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7835581610025238
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a structured review of commonly used Explainable machine learning (XML) methodologies, including global and local interpretability tools such as SHapley Additive exPlanations (SHAP), Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME), Partial Dependence Plots (PDP), and Individual Conditional Expectation (ICE) plots. For each method, we explain the underlying mechanism at a high level, visualize representative outputs, and provide structured guidance on interpretation, appropriate use, and limitations, illustrated using the publicly available Heart Disease dataset. XML techniques provided intuitive visual and quantitative insights into how predictors influence model predictions. Global methods characterized population-level feature effects, whereas local methods revealed patient-level contributions useful for individualized interpretation. Our worked examples demonstrate how XML outputs can identify nonlinear relationships, detect interaction effects, and reveal heterogeneity in predicted risk across patients, addressing key challenges in translating ML predictions into interpretable outputs for clinical research. XML tools offer valuable interpretability for ML models and support more transparent and accountable ML applications in clinical research. By providing a methodologically grounded overview alongside practical implementation examples and structured guidance on each method's strengths and limitations, this primer helps bridge the gap between advanced ML methodology and clinical applicability. Thoughtful adoption of XML approaches may facilitate better understanding, communication, and critical evaluation of ML predictions in healthcare research, ultimately supporting evidence-based clinical decision-making.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,hapley Additive exPlanations (SHAP), Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME), partial Dependence Plots (PDP), individual Conditional expectation (ICE) plotsなどのグローバルおよびローカルな解釈可能性ツールを含む,一般的に使用されているXML(Explainable Machine Learning)方法論の構造化レビューを行う。
それぞれの方法について,その基盤となるメカニズムを高いレベルで説明し,代表出力を可視化し,解釈,適切な使用,限界に関する構造化されたガイダンスを提供する。
XML技術は、予測者がモデル予測にどのように影響するかに関する直感的な視覚的および定量的な洞察を提供する。
グローバルな手法は集団レベルの特徴効果を特徴付けるが,局所的な手法では患者レベルの貢献が個別の解釈に有用であることが判明した。
臨床研究におけるML予測を解釈可能なアウトプットに変換する上で重要な課題として,XML出力が非線型関係を識別し,相互作用を検知し,患者間で予測されるリスクの不均一性を明らかにする方法を示した。
XMLツールは、MLモデルに価値のある解釈可能性を提供し、臨床研究においてより透明で説明可能なMLアプリケーションをサポートする。
実践的な実装例と,各手法の強みと限界に関する構造化されたガイダンスを併用した方法論的概要を提供することにより,このプライマーは,高度なML方法論と臨床応用可能性とのギャップを埋める助けとなる。
注意深いXMLアプローチの採用は、医療研究におけるML予測の理解、コミュニケーション、批判的な評価を促進し、最終的にはエビデンスベースの臨床的意思決定を支援する。
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