Original title: Explainable Hybrid Machine Learning for Healthcare Disease Prediction Using Latent Feature and Anomaly Learning
- ヘルスケアデータが急速に増加する中で、疾患予測のための機械学習および深層学習フレームワークが発展している。
- 既存のフレームワークは成功を収めているが、複雑性が説明可能性（explainability）を損なうことが課題。
- 潜在特徴学習と異常検知技術を組み合わせた説明可能なハイブリッド機械学習（EHML）モデルを提案し、解釈可能性を維持しつつ疾患予測の改善を目指す。
- <EHML> 潜在特徴学習と異常検知を組み合わせた説明可能なハイブリッド機械学習モデル。