Estimation and Conformity Evaluation of Multi-Class Counterfactual Explanations for Chronic Disease Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in Artificial Intelligence (AI) in healthcare are driving research into solutions that can provide personalized guidance. For these solutions to be used as clinical decision support tools, the results provided must be interpretable and consistent with medical knowledge. To this end, this study explores the use of explainable AI to characterize the risk of developing cardiovascular disease in patients diagnosed with chronic obstructive pulmonary disease. A dataset of 9613 records from patients diagnosed with chronic obstructive pulmonary disease was classified into three categories of cardiovascular risk (low, moderate, and high), as estimated by the Framingham Risk Score. Counterfactual explanations were generated with two different methods, MUlti Counterfactuals via Halton sampling (MUCH) and Diverse Counterfactual Explanation (DiCE). An error control mechanism is introduced in the preliminary classification phase to reduce classification errors and obtain meaningful and representative explanations. Furthermore, the concept of counterfactual conformity is introduced as a new way to validate single counterfactual explanations in terms of their conformity, based on proximity with respect to the factual observation and plausibility. The results indicate that explanations generated with MUCH are generally more plausible (lower implausibility) and more distinguishable (higher discriminative power) from the original class than those generated with DiCE, whereas DiCE shows better availability, proximity and sparsity. Furthermore, filtering the counterfactual explanations by eliminating the non-conformal ones results in an additional improvement in quality. The results of this study suggest that combining counterfactual explanations generation with conformity evaluation is worth further validation and expert assessment to enable future development of support tools that provide personalized recommendations for reducing individual risk by targeting specific subsets of biomarkers.
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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 | 0,047 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».