Компьютерные исследования и моделирование,
2024, том 16, выпуск 7,страницы 1651–1666(Mi crm1240)
СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК
Efficient diagnosis of cardiovascular disease using composite deep learning and explainable AI technique
[Эффективная диагностика сердечно-сосудистых заболеваний с использованием композиционного глубокого обучения и техники объяснимого искусственного интеллекта]
Аннотация:
Сердечно-сосудистые заболевания на протяжении последних десятилетий представляют собой серьезную угрозу здоровью населения во всем мире, независимо от уровня развития страны. Ранняя диагностика и постоянный медицинский контроль могли бы значительно снизить смертность от этих заболеваний. Однако существующие системы здравоохранения зачастую не в состоянии обеспечить необходимый уровень мониторинга пациентов из-за ограниченных ресурсов.
В рамках нашего исследования мы использовали метод SHAP для объяснения работы модели глубокого обучения Bi-LSTM+CNN, разработанной для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний. Путем балансировки данных и применения кросс-валидации мы достигли высокой точности (99,05%), полноты (99%) и F1-меры (99%) модели. Интерпретируемость модели, обеспечиваемая методом SHAP, повышает доверие медицинских специалистов к полученным результатам и способствует более широкому внедрению искусственного интеллекта в клиническую практику.
Полный текст:
PDF файл (1546 kB)