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研究文章 可解释的 AI 旨在了解三大 TADPOLE Challenge 方法在预测阿尔茨海默病诊断方面的表现
阿尔茨海默病纵向进化预测 (TADPOLE) 挑战赛是迄今为止在受试者数量、考虑的特征和挑战参与者方面最全面的挑战赛。TADPOLE 的最初目标是确定最具预测性的数据、特征和方法，以预测有患阿尔茨海默病风险的受试者的进展。 该挑战赛成功地将基于树的集成方法（例如梯度提升和随机森林）识别为预测阿尔茨海默病 (AD) 临床状况的最佳方法。然而，挑战赛的结果仅限于哪种数据处理和方法组合表现出最佳准确性；因此，很难确定方法对准确性的贡献。所有挑战赛参与者方法都全局地量化了特征重要性。此外，TADPOLE 提供了一般性的答案，重点是提高性能，而忽略了可解释性等重要问题。本研究的目的是深入探索 TADPOLE Challenge 前三大方法的模型，以在共同框架内进行公平比较。此外，对于这些模型，研究了对 AD 临床状况预后最有意义的特征，并量化了每个特征对方法准确性的贡献。我们对这些方法为何能达到如此准确性提供了合理的解释，并研究了这些方法是否使用与临床知识一致的信息。最后，我们通过分析 SHapley Additive exPlanations (SHAP) 值来解决这些问题，这种技术最近在可解释人工智能 (XAI) 领域引起了越来越多的关注。
“人工智能如何影响美容行业做出数据驱动的决策？”
2.2.4 人工智能与三大概念的关系：技术、协作、大数据......................................................................................................................................... 12
