Post-hoc Interpretation of Clinical Pathways Clustering using Bayesian Inference

Loại tài liệu: Tài liệu số - article

Thông tin trách nhiệm: Balabaeva, Ksenia; Kovalchuk, Sergey

Nhà Xuất Bản: Elsevier B.V

Năm Xuất Bản: 2020

Tải ứng dụng tại các liên kết sau để xem đầy đủ tài liệu.

Tóm tắt

This study is dedicated to the domain of explainable artificial intelligence. We propose an approach to machine learning clustering results interpretation and apply it to clinical clusters interpretation. We use Bayesian inference to the post-hoc interpretation of clustering provided by K-means algorithm. We investigate what are the differences and similarities between clusters comparing posterior distributions of features. The proposed approach is not model-specific and may be used for interpretation of any clustering algorithm. Finally, we compare the results with a medical expert interpretation and analyze the differences and similarities

Ngôn ngữ:en
Thông tin trách nhiệm:Balabaeva, Ksenia; Kovalchuk, Sergey
Thông tin nhan đề:Post-hoc Interpretation of Clinical Pathways Clustering using Bayesian Inference
Nhà Xuất Bản:Elsevier B.V
Loại hình:article
Bản quyền:© 2020 The Authors. Published by Elsevier B.V
Mô tả vật lý:10 p.
Năm Xuất Bản:2020

(Sử dụng ứng dụng VNU- LIC quét QRCode này để mượn tài liệu)

(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "VNU LIC”)

TÀI NGUYÊN KHÁC