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J-GLOBAL ID:202202272569522523   整理番号:22A0859282

血液試験変数によるCOVID-19診断のための説明可能な人工知能【JST・京大機械翻訳】

Explainable Artificial Intelligence for COVID-19 Diagnosis Through Blood Test Variables
著者 (6件):
資料名:
巻: 33  号:ページ: 625-644  発行年: 2022年 
JST資料番号: W4559A  ISSN: 2195-3880  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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本研究は,血液検査と病原体変数に基づくCOVID-19患者の診断を助けるための説明可能な人工知能アプローチを提案する。2つのガラスボックスモデル,ロジスティック回帰と説明可能なブースティングマシン,および2つのブラックボックスモデル,ランダムフォレストとサポートベクターマシンを用いて,病気診断を評価した。Shapley添加剤説明を用いてブラックボックスモデルに対する予測を説明し,一方,ガラスボックスモデルは最も重要な特徴への洞察をもたらした。すべての全体的説明は好酸球と白血球を示し,白血球はCOVID-19の診断を助ける必須特徴である。さらに,最良のモデルは0.87のAUCを得た。Copyright Brazilian Society for Automatics--SBA 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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血液の腫よう  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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