Original title: Introduction to using symbolic regression for interpretable machine learning in healthcare
- 機械学習は過去10年で医療において重要な役割を担っている。
- 多くの機械学習モデルは「ブラックボックス」であり、臨床意思決定プロセスにおける解釈性と患者安全に関する懸念がある。
- シンボリック回帰は、明示的な数式を生成することで、解釈可能な機械学習モデルを提供する。
- シンボリック回帰は、医療分野におけるAIの透明性と信頼性を向上させる可能性を秘めている。