利用可解释的人工智能与深度学习模型组合用于痴呆症预测,以增强临床决策支持系统
Mohamed Medani1, Ghada Moh Samir Elhessewi2, Mohammed Alqahtani3
1Department of Information Systems, Applied College at Mahayil, King Khalid University, Abha, Kingdom of Saudi Arabia.
由于全球患病率不断上升,早期发现痴呆症至关重要. 这项研究引入了一种新的AI模型,LXAIOA-ADPCM,用于准确预测和分类痴呆症,达到95.71%的准确性.
科学领域:
- 老年病学和神经病学
- 人工智能在医学中的应用
- 计算健康 计算健康
背景情况:
- 由于人口老龄化,全球痴呆症的患病率正在增加.
- 痴呆症是由复杂的遗传和环境因素引起的,需要对预防性生活方式改变进行早期风险识别.
- 目前的诊断方法缺乏确切的治疗方法,突出显示了对先进预测模型的需求.
研究的目的:
- 推出一种新的利用可解释性人工智能和优化算法来准确预测和分类痴呆症模型 (LXAIOA-ADPCM).
- 使用先进的人工智能技术提高痴呆风险预测和分类的准确性和透明度.
- 解决早期检测那些患痴呆症风险较高的人群的关键需求.
主要方法:
- 使用min-max规范化的数据规范化.
- 使用裸鼠算法 (NMRA) 进行特征选择.
- 采用双向长短期内存 (BiLSTM),稀疏自编码器 (SAE) 和时间卷积网络 (TCN) 的集群分类,并通过鱼优化算法 (GOA) 进行超参数优化.
- 在人工智能 (XAI) 中的可解释性集成使用Grad-CAM进行透明的决策.
主要成果:
- 在痴呆症预测数据集上,LXAIOA-ADPCM模型实现了95.71%的卓越精度.
- 该研究表明了整合XAI的有效性,以提高模型透明度.
- 拟议的模型在痴呆症预测和分类任务中表现优于现有方法.
结论:
- LXAIOA-ADPCM模型为准确和透明的痴呆症预测提供了一个有希望的方法.
- 通过先进的人工智能早期识别痴呆风险因素,可以促进及时干预.
- 集成XAI提高了对人工智能驱动的医疗诊断工具的信任和解释性.
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