潜在生物标志物驱动的可解释临床规则挖掘
原文标题：From Latent Biomarkers to Clinical Rules: Embedding-Guided Rule Mining and Attribution-Based Translation for Interpretable Tabular Learning
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研究提出四步流水线，在 FT-Transformer 的潜在空间中挖掘决策规则，再通过梯度显著性与 CLS 注意力归因翻译回可测量的临床特征。在六个公开临床数据集上，翻译后的规则在五个数据集上优于原始特征规则，平均 AUROC 提升 0.04 至 0.23。但心脏病数据集上潜在规则 AUROC 达 0.98，翻译后降至 0.72，说明高性能潜在规则未必能用简单原始特征条件表达。
- 问题
- 直接从原始临床指标挖规则会漏掉多变量交互模式，可解释性与性能难兼顾。
- 方法
- 在FT-Transformer潜在空间用小型决策树挖规则，再用梯度显著性与CLS注意力归因翻译回临床特征。
- 结果
- 六个数据集中五个优于原始特征规则，平均AUROC提升0.04至0.23
- 影响
- 潜在规则性能高但未必可翻译，提示临床可解释AI需在性能与可表达性之间做取舍。
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