Explainable Machine Learning Models for Pneumonia Mortality Risk Prediction Using MIMIC-III Data
Notice bibliographique
Résumé
To gain trust, machine learning (ML) models used in high stake applications such as clinical decision support need to provide explainable behaviours and outputs. To assess whether interpretable explanations can be obtained without sacrificing prediction performance, we compare using “black box” versus “glass box” models for predicting the mortality risk of patients diagnosed with pneumonia, using data in the MIMIC-III dataset. We examine five types of black box models: random forest (RF), support vector machine (SVM), gradient boosting classifier (GBC), AdaBoost (ADA), and multilayer perceptron (MLP), and three types of glassbox models: K-nearest neighbor (KNN), explainable boosting machine (EBM), and generalized additive models (GAM). When trained using 417 features, a black box RF model performs best with AUC of 0.896. With the feature set size reduced to 19, an EBM model performs the best with AUC 0.872. Both models exceed the AUC of 0.661, the best previously reported for the task. Our results suggest that ML models with inbuilt explainability may provide prediction power as attractive as black box models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».