Interpretable Machine Learning Enhances Disease Prognosis: Applications on COVID-19 and Onward

要約

COVID-19の大流行を受けて、解釈可能な機械学習技術の統合が大きな注目を集めており、情報に基づいた臨床的意思決定に不可欠な透明で理解しやすい洞察を提供している。この文献レビューでは、呼吸器疾患の予後予測における解釈可能な機械学習の応用について掘り下げ、特にCOVID-19に焦点を当て、今後の研究と臨床実践への影響を考察する。我々は、既存の臨床領域の知識を取り入れることができるだけでなく、データから新しい情報を探索する学習能力を持つ様々な機械学習モデルをレビューした。これらのモデルや経験は、現在の危機を管理するのに役立つだけでなく、将来の疾病発生に対処するのにも有望である。解釈可能な機械学習を活用することで、医療システムは備えと対応能力を強化することができ、それによって患者の転帰を改善し、今後数年間の呼吸器疾患の影響を軽減することができる。

要約(オリジナル)

In response to the COVID-19 pandemic, the integration of interpretable machine learning techniques has garnered significant attention, offering transparent and understandable insights crucial for informed clinical decision making. This literature review delves into the applications of interpretable machine learning in predicting the prognosis of respiratory diseases, particularly focusing on COVID-19 and its implications for future research and clinical practice. We reviewed various machine learning models that are not only capable of incorporating existing clinical domain knowledge but also have the learning capability to explore new information from the data. These models and experiences not only aid in managing the current crisis but also hold promise for addressing future disease outbreaks. By harnessing interpretable machine learning, healthcare systems can enhance their preparedness and response capabilities, thereby improving patient outcomes and mitigating the impact of respiratory diseases in the years to come.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL