AI Explicada en Salud - Aprendizaje Automático
Tabla de contenidos:
- Introducción
- ¿Qué es la inteligencia artificial explicada?
- Desafíos de la IA explicada
- Diseñar sistemas independientes del dominio
- Aplicabilidad subjetiva de la IA explicada
- Técnicas de importancia de características futuras
- Técnica de importancia de características basada en valores de Shapley
- Técnica de importancia de características basada en árboles de decisión
- Enfoques propuestos
- Consenso de clasificación de características
- Análisis de rendimiento y características omitidas
- Presentación de puntuaciones de características y métricas de rendimiento asociadas con técnicas de aumento de datos
- Resultados y visualizaciones
- Conclusiones y trabajos futuros
Inteligencia Artificial Explicada en el Aprendizaje Automático en el Cuidado de la Salud
La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta poderosa en el campo del cuidado de la salud, pero a menudo se enfrenta al desafío de ser interpretable y explicable. Esta falta de transparencia puede dificultar la comprensión de cómo y por qué se toman ciertas decisiones en el diagnóstico de enfermedades. Es por eso que ha surgido el campo de la IA explicada (IAE), que se centra en desarrollar técnicas y enfoques para que los sistemas de IA sean más interpretables y puedan proporcionar explicaciones en términos comprensibles para los usuarios finales.
¿Qué es la inteligencia artificial explicada?
La inteligencia artificial explicada se refiere a la capacidad de los sistemas de IA para proporcionar explicaciones claras y comprensibles de sus predicciones y decisiones. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que operan como cajas negras, la IAE busca hacer que los modelos de IA sean transparentes y accesibles para los usuarios finales.
La explicabilidad es la medida en que se pueden observar en un sistema las razones de su operación. Para comprender por qué se realizó una determinada predicción, es necesario que el modelo sea transparente y se puedan proporcionar explicaciones al usuario final. La IAE se ocupa específicamente de diseñar técnicas que hagan que los sistemas de AI sean interpretables y explicables.
Desafíos de la IA explicada
La IA explicada presenta una serie de desafíos y problemas asociados. Algunos de ellos incluyen:
Diseñar sistemas independientes del dominio
Uno de los desafíos más importantes en la IA explicada es diseñar sistemas que funcionen de manera efectiva en diferentes dominios. Las explicaciones pueden ser útiles para una perspectiva específica, pero triviales para otras. Por ejemplo, la presentación de visualizaciones interactivas para explicar capas de una red neuronal es beneficiosa para los científicos de datos, pero de menor importancia para los radiólogos que utilizan la red neuronal para analizar escaneos de resonancia magnética.
Aplicabilidad subjetiva de la IA explicada
Otro gran desafío es la aplicabilidad subjetiva de la IA explicada. Diferentes instalaciones de atención médica tienen diferentes niveles de acceso a los datos médicos. Es importante comprender cómo opera un modelo entrenado para diagnosticar una enfermedad específica cuando se somete a estas configuraciones diferentes.
IMPORTANCIA DE CARACTERÍSTICAS FUTURAS PARA LA IA EXPLICADA
A continuación, se presentan dos técnicas clave para evaluar la importancia de las características en los modelos de IA explicada: la técnica basada en valores de Shapley y la técnica basada en árboles de decisión.
Técnica de importancia de características basada en valores de Shapley
La técnica de importancia de características basada en valores de Shapley calcula las puntuaciones de importancia de características considerando el cambio marginal en la salida del modelo al incluir o excluir una característica. Estas puntuaciones representan la contribución de cada característica para obtener un resultado del modelo. Esta técnica se calcula después de entrenar el modelo y es útil para comprender cómo afecta cada característica a las predicciones del modelo.
Técnica de importancia de características basada en árboles de decisión
La técnica de importancia de características basada en árboles de decisión calcula las puntuaciones de importancia de características considerando la presencia de la característica en los nodos del árbol de decisión. Si una característica está presente en el nodo raíz, se le asignarán altas puntuaciones de importancia y viceversa. Estas puntuaciones representan lo que el modelo ha aprendido, por lo que son basadas en el modelo.
Ambas técnicas son importantes para evaluar la importancia de las características en los modelos de IA y proporcionar explicaciones sobre las decisiones del modelo.
Enfoques propuestos para la IA explicada en el cuidado de la salud
Hemos propuesto tres enfoques para abordar los desafíos de la IA explicada en el cuidado de la salud. Estos enfoques tienen como objetivo proporcionar pasos iniciales para resolver los problemas y permitir cierto nivel de explicabilidad en los modelos de IA.
1. Consenso de clasificación de características
En este enfoque, generamos puntuaciones de importancia de características utilizando las dos técnicas mencionadas anteriormente: valores de Shapley y árboles de decisión. Luego, clasificamos las características según las puntuaciones de importancia generadas por el modelo y las comparamos con la clasificación proporcionada por expertos clínicos. Esto permite lograr un consenso entre las clasificaciones de características y obtener información sobre las características más impactantes y importantes según ambos enfoques.
Este enfoque es beneficioso tanto para los expertos clínicos como para los científicos de datos, ya que pueden comprender las clasificaciones de características y utilizar esta información para ajustar y mejorar los modelos de IA.
2. Análisis de rendimiento y características omitidas
En este enfoque, calculamos las puntuaciones de importancia de características mientras se entrena el modelo en diferentes subconjuntos de características. Luego, analizamos las puntuaciones de importancia en relación con la métrica de rendimiento F-score, que es la media armónica de precisión y recuperación. Este análisis nos permite comprender cómo la inclusión o exclusión de ciertas características afecta el rendimiento del modelo en diferentes entornos médicos.
Este enfoque es importante para comprender cómo opera el modelo en diferentes configuraciones médicas y cómo las características omitidas pueden afectar el rendimiento. Esto puede ser utilizado por los médicos para tomar decisiones informadas sobre qué pruebas médicas incluir en el diagnóstico.
3. Presentación de puntuaciones de características y métricas de rendimiento asociadas con técnicas de aumento de datos
En este enfoque, presentamos las puntuaciones de importancia de características y las métricas de rendimiento asociadas con diferentes técnicas de aumento de datos. Cada barra de colores representa una técnica de muestreo de datos aplicada para equilibrar los datos. Este enfoque nos permite comprender cómo las diferentes técnicas de aumento de datos afectan las puntuaciones de importancia de características y las métricas de rendimiento.
Esto es importante porque los datos subyacentes utilizados para entrenar el modelo son cruciales y pueden afectar el rendimiento del modelo si no se preprocesan correctamente. Este enfoque ayuda a comprender cómo las diferentes técnicas de aumento de datos pueden afectar la operación del modelo y el rendimiento resultante.
Resultados y visualizaciones
Los resultados de nuestras investigaciones se presentan en forma de visualizaciones que se derivan de cada uno de los enfoques propuestos. Estas visualizaciones nos ayudan a comprender las puntuaciones de importancia de características y cómo se relacionan con el rendimiento del modelo.
En la primera visualización, se muestra un gráfico con las puntuaciones de importancia de características en el eje x y las características en el eje y. Las partes superiores representan las puntuaciones de importancia calculadas por los árboles de decisión, mientras que las partes inferiores representan las puntuaciones de importancia calculadas utilizando los valores de Shapley. Comparando ambas clasificaciones, podemos ver cuánto coinciden con la clasificación proporcionada por los expertos clínicos. También podemos comparar las características impactantes representadas por las puntuaciones de Shapley con las características importantes representadas por los árboles de decisión.
En la segunda visualización, mostramos cómo las características afectan el rendimiento del modelo a medida que las omitimos en diferentes iteraciones. Las características omitidas se muestran en el eje x y el ancho de cada barra de color representa la puntuación de importancia de características correspondiente. Al excluir características importantes, la suma total de las puntuaciones de importancia asignadas a las características disminuye, lo que afecta el rendimiento del modelo en términos de la métrica F-score.
En la tercera visualización, presentamos las puntuaciones de importancia de características y las métricas de rendimiento asociadas con diferentes técnicas de aumento de datos. Cada barra de color corresponde a una técnica de muestreo de datos aplicada para equilibrar los datos. Al observar las puntuaciones de importancia asignadas a las características en diferentes técnicas de aumento de datos, podemos comprender cómo afectan la operación del modelo y el rendimiento.
Estas visualizaciones nos ayudan a interpretar los resultados y a comprender el impacto de las características y las técnicas de aumento de datos en los modelos de IA explicada.
Conclusiones y trabajos futuros
En este artículo, hemos presentado enfoques para abordar los desafíos de la inteligencia artificial explicada en el cuidado de la salud. Estos enfoques utilizan técnicas de importancia de características para proporcionar explicabilidad y permitir que los expertos clínicos y los científicos de datos comprendan el funcionamiento de los modelos de IA.
Hemos demostrado la importancia de la clasificación de características, el análisis de características omitidas y la presentación de puntuaciones de características y métricas de rendimiento asociadas con técnicas de aumento de datos. Estos enfoques son pasos iniciales para proporcionar explicaciones claras y comprensibles sobre las decisiones de los modelos de IA en el cuidado de la salud.
En el futuro, planeamos ampliar este trabajo demostrando su aplicabilidad y utilidad en la estructura jerárquica de las configuraciones médicas. También podemos utilizar estos enfoques para crear un servicio de recomendación automatizado que sugiera las mejores características médicas para incluir en el diagnóstico, basándose en una clasificación de características validada y un aumento de rendimiento esperado.
Agradecemos su atención y estamos disponibles para responder cualquier pregunta que puedan tener. Pueden contactarme en [correo electrónico].
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