Кратко по сути — сравнение, подходы к выбору, набор методов для объяснимости и checklist для клинической пригодности.
1) Точность vs объяснимость vs риск смещения
- Интерпретируемые модели (линейные, деревья)
- Плюсы: прозрачность решений (коэффициенты, правила), легче верифицировать клинически, быстрее диагностировать ошибку и смещение.
- Минусы: ограниченная способность захватывать сложные нелинейные зависимости → возможна хуже́я предиктивная точность.
- «Чёрные ящики» (глубокие нейросети)
- Плюсы: высокая выраженная точность на больших/сложных данных (изображения, сигналы).
- Минусы: низкая прозрачность, сложнее отловить смещение/спекулятивные корреляции; объяснения пост-хок ненадёжны без валидации.
- Риск смещения: любые модели чувствительны к неравномерной выборке, смещению по подгруппам, инструментальным/системным изменениям. У чёрных ящиков риск «перекоса» за счёт извлечения нелепых спурриозных сигналов выше, если нет строгой проверки.
2) Как выбирать между «чёрным ящиком» и интерпретируемой моделью
- Правило практики:
- Если интерпретируемая модель даёт сопоставимую производительность с DNN (разница клинически незначима) — выбирайте интерпретируемую.
- Если DNN даёт значимое улучшение качества, критично для исхода пациента, и это подтверждено внешней/проспективной валидацией — можно рассмотреть DNN, но с дополнительными гарантиями (объяснимость, мониторинг, uncertainty).
- Учитывайте контекст: высокорисковые решения (направление лечения, отказ в доступе) — предпочтение интерпретируемости; вспомогательные/автоматизированные скрининги — допускается DNN с контролем.
- Технические/операционные факторы: латентность/ресурсы, простота валидации, регуляторные требования.
3) Методы повышения объяснимости
- Интринзик: выбирать прозрачные архитектуры (логистическая регрессия, решающие деревья, правило-бейзлайн, обобщённые аддитивные модели — GAM).
- Пост-хок для любых моделей:
- Глобальные: SHAP (global feature importance и зависимость), permutation importance, PDP (partial dependence), ALE (accumulated local effects).
- Локальные: SHAP values, LIME, counterfactual explanations («что нужно изменить, чтобы получить другой прогноз»).
- Для изображений/сигналов: saliency maps, Grad-CAM, Integrated Gradients, SmoothGrad.
- Concept-based: TCAV (testing with concept activation vectors) — проверка, используют ли сети клинически значимые паттерны.
- Для доверия к объяснениям: проверка устойчивости (stability) — как меняются объяснения при шуме/субсемплах; проверка фиделити (насколько объяснение отражает поведение модели) и клиническая ревизия (врачи оценивают смысленность).
- Комбинации: обучать интерпретируемую «суррогатную» модель на предсказаниях DNN для получения правил + использовать локальные SHAP для случаев спорных решений.
4) Оценка клинической пригодности (checklist)
- Производительность:
- Основные метрики:
- Accuracy: $\text{Accuracy}=\frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN}$
- Sensitivity (recall): $\text{Sens}=\frac{TP}{TP+FN}$
- Specificity: $\text{Spec}=\frac{TN}{TN+FP}$
- PPV/NPV: $\text{PPV}=\frac{TP}{TP+FP},\text{NPV}=\frac{TN}{TN+FN}$
- AUC: $\text{AUC}=P({\hat{S}}_{pos}>{\hat{S}}_{neg})$
- Калибровка: Brier score $\text{Brier}=\frac{1}{N}{\sum }_{i=1}^N(p_i-y_i{)}^2$ и reliability plots.
- Валидация:
- Внутренняя (CV), затем временная (temporal split) и внешняя валидация на независимых когортах и разных центрах.
- Проспективная валидация и/или RCT/стадии клинического внедрения для оценки влияния на исходы.
- Справедливость и смещение:
- Проверять по подгруппам: разница TPR/FPR между группами (equalized odds): ${\Delta }_{TPR}=TP{R}_A-TP{R}_B$ и для FPR аналогично.
- Демографическая паритетность: ${\Delta }_{DP}=P(\hat{Y}=1|A=a)-P(\hat{Y}=1|A=b)$.
- Калибровка по группам.
- Робастность и надежность:
- Тесты на переносимость (domain shift), аугментации, adversarial robustness, sensitivity to missingness.
- Оценка неопределённости (confidence intervals, prediction intervals, ensembling, Bayesian NN, MC dropout), и корректная калибровка вероятностей (temperature scaling).
- Объяснения и их валидация:
- Проверять стабильность объяснений, клиническую осмысленность, fidelity к модели; подключать domain experts к ревью.
- Клиническая полезность:
- Decision curve analysis / net benefit (оценка пользы при разных порогах), влияние на клинические рабочие процессы, оценка риска ложных положительных/отрицательных.
- Регуляторика и документация:
- Model cards, datasheets for datasets, описание ограничений и популяций, планы мониторинга и обновления.
- Мониторинг после внедрения:
- Метрики производительности, drift detection, периодическая перекалибровка и переобучение.
5) Практические рекомендации (коротко)
- Сначала попытаться получить хорошую интерпретируемую базовую модель; если её показатели близки к DNN — используйте её.
- Если DNN существенно лучше — требуйте: внешней и проспективной валидации, объяснений (SHAP/Grad-CAM/TCAV), неуверенности в предсказаниях и чётких процедур мониторинга/отката.
- Всегда тестируйте по подгруппам и оценивайте калибровку; вовлекайте клинических экспертов для оценки объяснений и решения о внедрении.
Если нужно, могу предложить краткий шаблон чеклиста в виде списка задач для оценки конкретной модели.