如何解释AI做出的管理者？一文梳理算法应用场景和可解释性

以发放够大的竞争病态来阐释单个优点如何阻碍假设结果。而还有一些论据则揣测了视线选择病态的理论上，因为视线实例和越来越恰当的优点益处测量之间的涉及病态很弱。在实践之中，运用于假设阐释的左图形平台仍然如此一来功地依靠了视线积分来为药学假设发放阐释。然而，常用视线实例的理论上效用还所需越来越深入的正确病态，都有是与依靠其他可阐释方法有（如 SHAP）相比较。

本文的主要目标是探寻有着内在可阐释病态的 RNN 通过视线选择机动病态够在多大以往上发放与流行病学相容病态的小时阐释，并常指标这种阐释无论如何如何通过广泛应用近日方法有来补充或取代，例如对黑盒 RNN 的 SHAP。本文具体内容在药剂妨碍意外事件（Adverse Drug Event，ADE）假设的药学着重下说明了这个关键问题。为基础我们所阐释的《Explanation decisions made with AI》Guide，这篇文章所讨论的是众所周知的不能广泛应用非线病态统计新技术的情况下。在上一章节的重构之中，Guide仍然确实“由于斜率（顽固非线病态）的倾向和匹配实例的极低尺度，引致 ANN 极其低的可阐释病态。ANN 被忽视是 "黑盒" 新技术的造就。在须要的才会，其所加进阐释理论上功能基本功能 ANN 的常用。”。因此，本文所做的管理工作就是为运用药学信息新技术的 ANN 方法有加进须要的基本功能阐释理论上功能（视线选择病态和 SHAP 小时阐释）。当然，正如我们在先前所的阐释之中深入研究的，在一些广泛应用片中之中，简便的白盒假设 / 方法有难以做到广泛应用所需，为了保障较极低的直观度 / 假设率，有时不能运用于黑盒方法 / 假设。而如何在这种才会通过加进基本功能阐释理论上功能尽力假设 / 系统对的广泛应用机制越来越好的阐释阐释，就是示例这篇论文会详细概述的了。

2.1 方法有概述

令ε={P1,...,Pn}注记征 n 个医护人员的数据资料库。Pj 注记征 K 个医护人员住院放射治疗数据资料详细描述，Pj = {x_1, . . , x_k}，其之中，x_k 时有发生在小时点 t_k，包含一组描述该次医疗机构的医疗保健实例，显然第 j 个医护人员在小时点 t-1 的哮喘数据资料 Pj={x_1, . . . , x_t-1}，我们的特殊任务是假设小时点 t 的 ADE 的时有发生，并直观地阐释为什么常用医护人员哮喘的整个小时构件来假设这种 ADE。为了妥善解决这个关键问题，本文将 RNN 假设和可阐释病态新技术为基础起来，对1]和区域内阐释的方法有展开了相比较较和流行病学正确病态的深入研究。

SHAP 组件确定了表示法优点益处方法有的几类，以发放假设无关的阐释。SHAP 仍然如此一来为一种流行的假设可阐释病态方法有，因为它具备多种令人满意的特病态，即1]完全一致的阐释，这是其他近日方法有所不能发放的，在这些方法有之中，区域内概念的假设也许与1]假设的假设不完全一致。SHAP 组织起来起来在常用博弈论之中的 Shapley 实例的新，在博弈论之中，通过将相同的优点视为的联盟之中的相同关奥斯来计数特定优点实例对选定假设的阻碍。这些优点之中的每一个都可以被视为是对假设的相对建树，这些建树可以通过计数也许的的联盟之中的极大化建树的千分之实例而被计数为 Shapley 实例。

Shapley 实例（注记示为φ_ij），可以阐释为每个优点实例 x_ij 对每个试样 i 和优点 j 的假设朝向数据资料集的千分之假设的以往。在本科学研究之中，每个医疗保健实例的 Shapley 实例是针对哮喘之中的每个小时点计数的，以阐释每个医疗保健实例对假设的阻碍是如何极略低于或略低于基于着重数据资料集的假设千分之实例的。

递归之中枢神经系统对网络平台（RNN）是前所馈之中枢神经系统对网络平台假设的归纳，运用于解决问题倒数的数据资料，具备一个持续的构件上平衡状态 h_t，由 j 个暗藏模组 h_j 组如此一来，作为解决问题倒数平衡状态之间的忽视关系的知觉选择病态，在本文范例之中具体内容是常指跨小时点的医护人员医疗机构接收者。

本文期望运用于一个理论上的 RNN architechure 与 SHAP 相为基础，它无论如何不能达到与 RETAIN 相当的机动病态低水平，以尽力这样一来相比较较理论上阐释方法有，而不会因为过分渴求可阐释病态而阻碍了假设本身的机动病态。具体内容的，本文理论上 RNN 假设的构件上平衡状态由三去极化递归模组（GRU）组如此一来，通过迭代一般而言方程概念：

其之中，r_j 为复辟三门，它尽快了一个平衡状态之中的每一个第 j 个暗藏模组的前所一个平衡状态被显然的以往；h_t-1 是上一个暗藏的构件上平衡状态；W 和 U 是包含由网络平台努力学习的实例也就是说的线性；z_j 是一个新版本三门，尽快了暗藏平衡状态无论如何如何被新版本为新的平衡状态 h_new；(h_j)Andt 注记示暗藏模组 h_j 的激活组态；sigm( )注记示 sigmoid 组态；◦是 Hadamard 积。

本文运用于与 SHAP 相为基础的 GRU 核心，除此以外两个 128 个模组的切割的 GRU 暗藏层，然后是 dropout 层，再次是一个全相互连接层，通过一个 softmax 组态引致反向有分类概率ˆy。

为了得来基于视线的小时阐释，本文运用于了 RETAIN 的 RNN 核心，在假设阶段，基于视线的建树积分可以在单个药学实例不仅仅上确定。这个 RNN 首先由匹配向量 x_i 的线病态缓冲组如此一来：

v_i∈RAndm 是小数点匹配向量 x_i∈RAndV 的缓冲，W_emb∈RAnd(m xV)是缓冲的也就是说向量，m 是 V 个医疗保健实例的缓冲尺度。常用两个 RNNs，RNNa 和 RNNb 分别运用于生如此一来访问期间和可变低水平的视线向量α和β。视线向量是通过在小时上向后运行 RNN 来生如此一来的，这显然 RNNα和 RNNβ都以无论如何的顺序权衡访问期间缓冲。再次，我们给予每个医护人员在第 i 次住院放射治疗前所的情况下向量 c_i：

然后，之后假设结果的计数方法有如下：

基于视线的建树投球可以确定对某一假设建树最大者的访问期间和医疗保健实例。积分可以用下式计数：

在本文科学研究之中，根据 RNN-GRU 假设修改了 SHAP，常用的是原始 SHAP 实现的修改codice_库。编者运用于了厚度努力学习假设的通量阐释方法有，该方法有基于预想通量，常用 1000 个随机试样的着重数据资料，为每个假设发放 Shapley 实例的近似实例。编者注记示，这种特殊的近似解决问题并不保障 SHAP 的每一个类型，但对于本文的目标来说是合适的。

2.2 正确病态方法有概述

本科学研究常用的数据资料库由 1,314,646 名病患的放射治疗、药剂和译文详细描述组如此一来，这些详细描述来自斯德哥尔摩的学校的挪威身心健康详细描述科学研究银行（HealthBank）；这是一个匿名的病患详细描述数据资料库，刚开始来自挪威斯德哥尔摩奥斯罗林斯奥斯的学校医院的 TakeCare CGM 病患详细描述系统对。放射治疗由《国际上疾病和涉及身心健康关键问题统计分类》第十版（ICD-10）之中的系统对化codice_组如此一来。药剂是根据胚胎学放射治疗化学分类系统对（ATC）展开编码方式的。为了减少关键问题的新技术病态，并增加医护人员的匿名病态，非 ADEICD-10 和 ATC codice_被减少到其越来越极低层次的等级几类，通过选择每个codice_的前所三个codice_取得。此外，住院放射治疗是以翌年为单位概念的，这显然在一个日历翌年内重新分配给医护人员的所有codice_和药剂的人组构如此一来了一次住院放射治疗详细描述。病患所需具备数三次这样的详细描述，相当于数三个翌年的数据资料。与 ADE 涉及的词袋优点也被提取为二元药学实例。本科学研究常用了 1813 个医疗保健实例，除此以外 1692 个 ICD-10 编码方式，109 个 ATC 编码方式和 12 个标签优点。

常指标科学实验将数据资料随机划分为军事训练集、正确病态集和正确病态集，人口比例则有 0.7、0.1 和 0.2。在正确病态集上呈现最佳 AUC 的军事训练 epoch 所对应的假设系统对设计部署在正确病态集上。为每位病患重新分配了一个小数点标签，以注记示在他们再次一次住院放射治疗时是不是有 ADE。每个医护人员试样都是由包含医疗保健实例的住院放射治疗组如此一来的，删减再次一次住院放射治疗详细描述。为了考虑到因 ADE 相对少见而引致的几类不平衡关键问题，编者通过对多数几类的低度时域创建者了一个平衡的军事训练集，其之中依靠了整个军事训练集的一个随机的区。为了指明假设行为的可变病态，编者常用 3 个随机假设和数据资料的区系统对设计的千分之实例生如此一来之后结果。在这样一来机动病态相比较较之中，RNN-GRU 被系统对设计如此一来与 RETAIN 相同的多对一音频，并常用跨熵伤亡组态展开军事训练。默认才会，假设反向有小于 0.5 就会同态出有一个持续性 ADE 假设结果。

为了组织起来起来一个运用于常指标所科学研究的可阐释方法有的流行病学理论上或许，本文科学实验全过程之中总共招募了 5 位药学信息新技术专家，他们具备药学理学士和丰沛的流行病学分子生物学专业科学。在第一阶段的构件化清查之中，这些信息新技术专家被允许对通过 SHAP 和视线方法有确定的1]药学实例展开最高分，之后收录了每种方法有的前所 20 个实例。评分除此以外从 - 5 到 5 的整数，0 不除此以外在内，其之中 - 5 代注记该实例与不时有发生 ADE 的也许病态有极其极低的联系，而 5 代注记实例与时有发生 ADE 的也许病态有极其极低的联系。然后计数出有流行病学牙医实例投球的千分之实例。其次，科学实验允许药学信息新技术专家对 10 个有民族特色的个体医护人员详细描述之中的医疗保健实例展开举例来说的评分，这些详细描述包含了这样一来时有发生在两个 RNN 都正确假设的 ADE 先前所的医疗保健实例的历史。这是一个范例科学研究特殊任务，实验者对与过敏涉及的 ADEs T78.4、T78.3 和 T78.2 的时有发生有关的实例展开评分。此外，实验者还被允许权衡实例本身的益处、与其他实例的相互作用，以及过敏病态疾病时有发生前所的小时段。权衡小时的方法有是将相同医疗保健实例的历史详细描述作为翌年度售票处匹配 RNN 假设。流行病学牙医发放的千分之积分被做为常指标可阐释方法有对同一批（10 份）医护人员详细描述所发放的阐释的理论上或许。

本文常用 Top-k Jaccard 常标准普尔相比较较两种可阐释方法有与流行病学信息新技术专家投球的联系，该常标准普尔概念为交集大小除以原始集合之中名列第一最极低的前所 k 个集合的联合行动大小。名列第一是根据从流行病学信息新技术专家重排的千分之实例或从可阐释病态方法有返回的 Shapley 实例或视线建树积分分别计数出有的每颗显然积分来概念的。再次，向药学信息新技术专家展示了如何将阐释方法有左图形的示例，并允许他们思考这些阐释是不是原则上于现实生活之中的流行病学情况下。

2.3 正确病态结果

注记 1 计数出有来了 RETAIN 与 RNN-GRU 系统对设计在 AUC 和 F1-Score 方面的机动病态相比较较，由注记 1 之中的结果可显露有，运用于生如此一来阐释的假设在两个假设之中的机动病态相同，RETAIN 的机动病态略胜一筹。

注记 1. 在多对一假设系统对设计之中为先为核心常而无须的 ADE 假设的 ROC 斜率下的专业科学正确病态集面积和微型 F1 积分

2.3.1 1]优点益处

左图 1 和左图 2 是两种方法有对药学实例的前所 20 个1]益处名列第一，表明了千分之显然 SHAP 实例，以及数据资料正确病态集之中顶级优点的千分之显然非议实例。左图 3 表明的是所述的利益涉及者策划方法有引致的流行病学信息新技术专家千分之显然积分，运用于对药学实例展开评分。为清晰起见，编者通过计数所有医护人员住院放射治疗之中消失特定医疗保健实例的每个例子的建树比值积分的千分之显然实例，来统计数据视线建树积分的1]益处。

左图 1. 根据 RETAIN 假设的千分之视线建树投球，名列第一最前所的药学实例。ATC codice_前所缀为 "M"

左图 2. 根据千分之 SHAP 实例对 RNN-GRU 假设反向有的阻碍，名列第一靠前所的医疗保健实例。ATC codice_前所缀为 "M"。标记为 KWord * 的标签优点

左图 3. 根据流行病学信息新技术专家概念的积分，名列第一靠前所的医疗保健实例。ATC codice_前所缀为'M'

注记 2 计数出有来了 SHAP 和视线名列第一与药学信息新技术专家名列第一的 top-k Jaccard 常标准普尔相比较较结果，由注记 2 可显露有与视线名列第一相比较，SHAP 在每个 k 实例上都发放了与药学信息新技术专家越来越相同的某种以往阐释。

注记 2. 可阐释病态方法有和流行病学信息新技术专家对最最主要的医疗保健实例的名列第一之间的 Top-k Jaccard 联系相比较较

2.3.2 哮喘 ADEs 的个别阐释的范例科学研究

注记 3 计数出有来了哮喘 ADEs 范例科学研究的结果，将 10 个有民族特色的范例的千分之流行病学信息新技术专家投球名列第一与视线和 SHAP 发放的同等阐释投球名列第一展开相比较较。对于每个 Jaccard 常标准普尔，先为的前所 k% 基于视线的投球与流行病学投球最相同。

注记 3. 可阐释病态方法有和流行病学信息新技术专家对单个医护人员详细描述之中最最主要的医疗保健实例的千分之 Top-k% Jaccard 相同度相比较较

2.3.3 对流行病学察觉到的关键问题展开左图形阐释的一个系统

左图 4 展示了 SHAP 的小时阐释，注记 4 计数出有来了视线选择病态的对应小时阐释。SHAP 阐释是通过 SHAP 的优点乘以的病态质来发放的，以便恰当地碰到医疗保健优点的存有或不存有是如何通过它们在每个小时点的 Shapley 实例的等于来概念假设的。对于视线的阐释，这种左图形是不也许的，因为建树实例只突显相对益处。

实验者给予了两种方法有的描述，并被允许回答：他们越来越喜欢哪种阐释，他们在阐释阐释时引致哪些挑战，以及对改进阐释的促请。首先，5 位信息新技术专家之中的 4 位越来越喜欢 SHAP 发放的阐释，原因是它是一个越来越简便的阐释，不能比视线阐释越来越最大限度地阐释 ADE 高风险的完整观点。其次，实验者的主要忧虑是，阐释之中发放的接收者缘故多，在大多数流行病学上难以常用，而且阐释一个实例的缺失是如何引致高风险的也不恰当。改进的促请是，在也许的才会表明相比较之下的医疗保健实例，以提极低阐释阐释的可靠性；其次，前提常用这种阐释的流行病学牙医给予详细的实习。

左图 4. 向流行病学信息新技术专家展示 SHAP 的阐释。ADE 悦正阳病态假设的示例，表明用 SHAP 常指标的 7 个医护人员住院放射治疗小时的 ADE 高风险的持续发展，再次一次住院放射治疗提示有 ADE。赋实例 = 0 和 = 1 分别注记示没有或存有引致高风险的组态

注记 4. 与左图 4 相对应的悦阳病态 ADE 阐释的示例，常用 RETAIN 假设与药剂、放射治疗和译文数据资料。访问期间投球和假设投球常指的是反之亦然的 ADE codice_的 softmax 概率

2.4 文章讨论

首先，本文科学实验注记明 RETAIN 和 RNN-GRU 假设的假设机动病态结果相同。这一断定对于流行病学理论上常指标很最主要，因为我们不期望诱发一种偏见，即某一方法有引致的阐释在流行病学上的理论上较差，这是由于假设的机动病态较差，而不是阐释方法有本身的原因。此外，考察左图 1 和左图 2 之中的1]优点阐释，根据与左图 3 之中的流行病学信息新技术专家名列第一的相比较较，这两个名列第一都是独特的，在药学上理论上符合 ADE。

SHAP 为每个 top-k Jaccard 常标准普尔发放了越来越多的流行病学正确病态的1]阐释，这在很大以往上受到了它对没有消失在视线名列第一之中的译文优点的极低名列第一的阻碍。就单个阐释而言，视线为每个 top-k Jaccard 常标准普尔发放了最有着流行病学理论上的阐释，这注记明，由于视线有着捕捉到和依靠涉及信息新技术科学的明显潜能，不无论如何将其作为一种可阐释的方法有加以否定。

再次，从左图 4 和注记 4 之中药学信息新技术专家对阐释的一个系统之中给予的最主要异象是，由于 SHAP 在左图形优点对假设的建树方面有着表示法特病态，因此它能发放越来越紧凑和极低效的阐释。这种紧凑病态对于可靠性优先的实时流行病学身心健康检查是至关最主要的。另一方面，视线选择病态不能发放举例来说的紧凑病态或表示法病态，因此对于详细的在线阐释或免于小时限制的流行病学身心健康检查也许越来越可取。

3、揭示

由 ICO 和 The Alan-Turing Institute 共同发起的 "阐释用人工智能做出有的尽快（Explanation decisions made with AI）"（2020 年）是对常用人工智能系统对的组织起来之中的新制度和竞争病态允许的确实转化的一次国际上上探寻。

在即使如此的十几年之中，AI 方法 / 假设取得了前所未有的持续发展，从 “白盒” 独创为“黑盒”，不管是有鉴于还是学术，都可以碰到大量渴求 AI 决策者机动病态进一步提高的管理工作，将识别率进一步提高 1%、将假设直观度进一步提高 0.5%、在复杂着重状况下进一步提高反向有直观度、提极低破例排序的可用病态等等。随着数字经济的持续发展，国内外都日益重视方法 / 假设的公平病态、透明病态、可阐释病态和新制度。为了让新技术越来越好的在在人类，而不是让人类日益被方法所暴政，阐释用 AI 做出有的决策者相信是未来大家都会日益非议的关键问题，我们也期盼越来越多越来越最大限度、越来越可行的可阐释病态方法有、理论上功能的消失。

本文参考引用的文献

[1] Information Commissioner’s Office （ICO）& The Alan-Turing Institute，Explanation decisions made with AI，2020 May 2020 - 1.0.47

[2] E. Choi, M. T. Bahadori, J. Sun, J. Kulas, A. Schuetz, and W. Stewart, “Retain: An interpretable predictive model for healthcare using reverse time attention mechanism,” in Advances in Neural Information Processing Systems, 2016, pp. 3504–3512.

[3]S. M. Lundberg and S.-I. Lee, “A unified approach to interpreting model predictions,” in Advances in neural information processing systems, 2017, pp. 4765–4774.

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