Текущий выпуск Номер 7, 2024 Том 16

Все выпуски

[ Switch to English ]

Эффективная диагностика сердечно-сосудистых заболеваний с использованием композиционного глубокого обучения и техники объяснимого искусственного интеллекта

Кайсрани С.Н., Хаттак А., Зубаир Асгар М., Кулеев Р., Имбугва Г.
 pdf (1547K)

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.

Ключевые слова: объяснимый ИИ, обратное исключение, REFCV, сердечно-сосудистые заболевания, здравоохранение, глубокое обучение
Цитата: Кайсрани С.Н., Хаттак А., Зубаир Асгар М., Кулеев Р., Имбугва Г. Эффективная диагностика сердечно-сосудистых заболеваний с использованием композиционного глубокого обучения и техники объяснимого искусственного интеллекта // Компьютерные исследования и моделирование, 2024, т. 16, № 7, с. 1651-1666
Citation in English: Qaisrani S.N., Khattak A., Zubair Asghar M., Kuleev R., Imbugva G. Efficient diagnosis of cardiovascular disease using composite deep learning and explainable AI technique // Computer Research and Modeling, 2024, vol. 16, no. 7, pp. 1651-1666
DOI: 10.20537/2076-7633-2024-16-7-1651-1666
URL: http://crm.ics.org.ru/journal/article/3560/
Creative Commons License Статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivs 3.0 Unported License.

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Copyright © 2009–2024 Институт компьютерных исследований