Interpretibilno mašinsko učenje za demenciju: sistematski pregled.
Alzheimer's & dementia : the journal of the Alzheimer's Association
Sažetak istraživanja
Uvod Istraživanje mašinskog učenja u automatiziranoj dijagnostici demencije postaje sve popularnije, ali je do sada imalo ograničen klinički utjecaj. Ključni izazov je izgradnja robusnih i generaliziranih modela koji generiraju odluke koje se mogu pouzdano objasniti. Neki modeli su dizajnirani da budu inherentno "interpretabilni", dok se post hoc metode "objašnjivosti" mogu koristiti za druge modele.
Metode Ovdje smo nastojali sumirati vrhunsku umjetnost interpretabilnog mašinskog učenja za demenciju.
Rezultati Identifikovali smo 92 studije koristeći PubMed, Web of Science i Scopus. Studije pokazuju obećavajuće performanse klasifikacije, ali se razlikuju u svojim procedurama validacije i standardima izvještavanja i uvelike se oslanjaju na popularne skupove podataka. Diskusija Budući rad bi trebao uključiti kliničare kako bi potvrdili metode objašnjenja i dali konačne zaključke o patologiji bolesti povezane s demencijom. Kritička analiza objašnjenja modela također zahtijeva razumijevanje samih metoda interpretabilnosti. Potrebna su i posebna objašnjenja za pacijenta kako bi se pokazala korist od interpretabilnog mašinskog učenja u kliničkoj praksi.
Prikaži originalni naslov i sažetak na engleskom
Interpretable machine learning for dementia: A systematic review.
Introduction Machine learning research into automated dementia diagnosis is becoming increasingly popular but so far has had limited clinical impact. A key challenge is building robust and generalizable models that generate decisions that can be reliably explained. Some models are designed to be inherently "interpretable," whereas post hoc "explainability" methods can be used for other models.
Methods Here we sought to summarize the state-of-the-art of interpretable machine learning for dementia.
Results We identified 92 studies using PubMed, Web of Science, and Scopus. Studies demonstrate promising classification performance but vary in their validation procedures and reporting standards and rely heavily on popular data sets. Discussion Future work should incorporate clinicians to validate explanation methods and make conclusive inferences about dementia-related disease pathology. Critically analyzing model explanations also requires an understanding of the interpretability methods itself. Patient-specific explanations are also required to demonstrate the benefit of interpretable machine learning in clinical practice.
Izvorni podaci
- DOI
- 10.1002/alz.12948
- PMID
- 36735865
- PMCID
- PMC10955773
- Provjereno
- 2026-07-26
Naslov i sažetak prevedeni su automatski i prijevod može sadržavati netačnosti ili neprecizne stručne izraze. Za sve detalje, citiranje i medicinsko tumačenje pregledajte originalnu englesku verziju članka. Ne donosite zdravstvene odluke samo na osnovu ovog prijevoda.
Pregledaj originalni članak na engleskom