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Oral Session B-3 : Biomedical Applications

Explainable AI based Machine Learning Heart Disease Prediction Model for Healthcare Systems

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    ICNGC 2025 The 11th International Conference on Next Generation Computing 2025 (2025.12)바로가기
  • 페이지
    pp.227-230
  • 저자
    Mehak Mussarat, Abdul Hannan Khan, Amna Ishtiaq, Roshaan Fatima, Hussain Dawood, Muhammad Adnan Khan
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A478500

원문정보

초록

영어
Heart disease is a major cause of mortality in the world that is in dire need of accurate, interpretable predictive measures that could be utilized to manage it proactively. The writer of this paper proposes an Explainable AI (XAI) Ensemble Machine Learning model to predict heart disease using an 1,025 patient record dataset. To achieve methodological rigor and generalization, 5- Fold Stratified Cross-Validation (CV) was used to evaluate all models, such as LightGBM and Random Forest. LightGBM model was stable and better in performance as it had Mean CV Accuracy of ±0.9620 ±0.0178. Integration of XAI (SHAP/LIME) is the means of creating clinical trust; analysis has confirmed maximum heart rate (thalach) and type of chest pain (cp) as medically significant characteristics. This framework supports the sustainable smart city healthcare through a highly transparent decision-support system, which manages the resources in optimizing scalable public health programs.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. LITERATURE REVIEW
III. METHODOLOGY
A. Dataset and Preprocessing
B. Models and validation of Machine Learning
C. Model Training and Hyperparameter Configuration
D. Explainable AI (XAI)
E. Performance Evaluation
IV. RESULTS
A. Result of Random Forest Model
B. Result of ExtraTrees Model
C. Result of SVM Model
D. Result LightGBM Model
V. CONCLUSION
REFERENCES

키워드

Prediction of Heart Disease Explainable AI Machine Learning Clinical Decision Support Smart Healthcare Sustainability.

저자

  • Mehak Mussarat [ Department of Computer Science, Green International University Lahore, Pakistan ]
  • Abdul Hannan Khan [ Department of Computer Science, Green International University Lahore, Pakistan ]
  • Amna Ishtiaq [ Department of Computer Science, Green International University Lahore, Pakistan ]
  • Roshaan Fatima [ School of Computing, Horizon University College, Ajman, UAE ]
  • Hussain Dawood [ School of Computing, Horizon University College, Ajman, UAE ]
  • Muhammad Adnan Khan [ School of Computing, Horizon University College, Ajman, UAE ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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