Mar, 2024

可解释的机器学习用于生存分析

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TL;DR通过对现有的解释性机器学习方法的综述，我们详细介绍了如何将常用的解释性机器学习方法应用于生存分析，以实现对模型决策或预测的理解。并且通过对加纳儿童 5 岁以下死亡率的实际数据的应用，展示了如何在实践中使用这些技术来促进对模型决策或预测的理解。
发现论文，激发创造
  • 从相关性到因果关系：将可解释机器学习形式化为统计过程

    介绍可解释的机器学习，将其与经典统计学相比较，并提出了三个关键问题，探讨可解释的机器学习在安全关键领域中的应用前景。

    Jul, 2022

  • 可解释的机器学习 -- 简史、现状和挑战

    简述了解释性机器学习领域的发展历程，综述了最新的解释方法，讨论了挑战，提出了回归建模、基于规则的机器学习、敏感性分析、因果推断和社会科学等领域的启示。

    Oct, 2020

  • 设计可解释的机器学习系统以增强可信的医疗人工智能：对过去十年的系统性回顾和提出的稳健框架

    AI 医疗技术对健康医疗产生重大影响，本文回顾了在医疗领域中可解释机器学习（IML）和可解释人工智能（XAI）的过程和挑战，着重关注质量控制，并针对实验结果阐明了健康医疗中稳健解释性的重要性，为创建可沟通的医生 - 人工智能工具提供了见解。

    Nov, 2023

  • 可解释人工智能（XAI）综述：面向医疗 XAI

    这篇论文概述了解释机器学习算法决策的不同方法，并将它们应用到医学研究中，以提高医生对这些算法的信任度。

    Jul, 2019

  • 面向诊所可信人工智能的情境依赖性可解释性与可争辩性：早产儿患病识别模型中的误分辨识别

    该研究通过解释 AI 推荐来支持临床医生识别 ML 模型训练中的失误，并提出了一种基于临床背景潜在空间、全局解释和基于潜在空间相似性的本地解释的方法来支持医生鉴定基于表格数据的 ML 模型的失误，在早产儿并发症的风险评估中取得了成功应用，并提供临床实用的支持建议。

    Dec, 2022

  • 自然语言处理的可解释性评估及性能和可解释性之间的算法分析

    探讨了在医疗保健领域中机器学习的应用。通过在 MIMIC-III 临床笔记中预测死亡率的任务中，我们展示了各种可完全解释的方法和模型不可知后续属性的可视化技术，同时提供了评估解释质量的通用方法。

    Jul, 2021

  • 医学图像中的可解释人工智能：一项调查

    本研究旨在分析 XAI 在医学诊断研究中应用的最新研究，对多种不同疾病（如癌症和 COVID-19）的机器学习结果进行解释，以实现想要的评估。

    May, 2023

  • 可解释的心力衰竭风险预测的生存分析

    我们提出了一种新颖的生存分析流程，既能解释模型预测结果，又能与最先进的生存模型竞争。通过改进的生存堆叠模型将生存分析问题转化为分类问题，使用 ControlBurn 进行特征选择，并使用可解释的增强学习机器生成可解释的预测结果。我们使用大型电子健康记录数据库预测心力衰竭的风险，该流程实现了最先进的性能并提供了关于心力衰竭风险因素的有趣且新颖的见解。

    Oct, 2023

  • 机器学习解释的艺术与科学

    本文讨论超越传统误差测量和图形评估机器学习模型的几种通用的解释方法，包括决策树模型、个体条件期望、局部可解释模型无关解释、偏置度量图和 Shapley 解释；并提供现实应用建议和公共软件示例以复现性检验。

    Oct, 2018

  • 监督式机器学习可解释性调查

    该综述论文提供了解释性监督机器学习的基本定义、原则和方法，并对过去和最近的解释性机器学习方法进行了分类和综述。通过解释性案例研究阐明了原则，并讨论了重要的未来方向。

    Nov, 2020