Explainable Data Analytics for Disease and Healthcare Informatics
Notice bibliographique
Résumé
With advancements in technology, huge volumes of valuable data have been generated and collected at a rapid velocity from a wide variety of rich data sources. Examples of these valuable data include healthcare and disease data such as privacy-preserving statistics on patients who suffered from diseases like the coronavirus disease 2019 (COVID-19). Analyzing these data can be for social good. For instance, data analytics on the healthcare and disease data often leads to the discovery of useful information and knowledge about the disease. Explainable artificial intelligence (XAI) further enhances the interpretability of the discovered knowledge. Consequently, the explainable data analytics helps people to get a better understanding of the disease, which may inspire them to take part in preventing, detecting, controlling and combating the disease. In this paper, we present an explainable data analytics system for disease and healthcare informatics. Our system consists of two key components. The predictor component analyzes and mines historical disease and healthcare data for making predictions on future data. Although huge volumes of disease and healthcare data have been generated, volumes of available data may vary partially due to privacy concerns. So, the predictor makes predictions with different methods. It uses random forest With sufficient data and neural network-based few-shot learning (FSL) with limited data. The explainer component provides the general model reasoning and a meaningful explanation for specific predictions. As a database engineering application, we evaluate our system by applying it to real-life COVID-19 data. Evaluation results show the practicality of our system in explainable data analytics for disease and healthcare informatics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».