Predicting Predisposition to Tropical Diseases in Female Adults Using Risk Factors: An Explainable-Machine Learning Approach
Rattachement africain : Nigéria, ca, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Malaria, typhoid fever, respiratory tract infections, and urinary tract infections significantly impact women, especially in remote, resource-constrained settings, due to limited access to quality healthcare and certain risk factors. Most studies have focused on vector control measures, such as insecticide-treated nets and time series analysis, often neglecting emerging yet critical risk factors vital for effectively preventing febrile diseases. We address this gap by investigating the use of machine learning (ML) models, specifically extreme gradient boost and random forest, in predicting adult females’ susceptibility to these diseases based on biological, environmental, and socioeconomic factors. An explainable AI (XAI) technique, local interpretable model-agnostic explanations (LIME), was applied to enhance the transparency and interpretability of the predictive models. This approach provided insights into the models’ decision-making process and identified key risk factors, enabling healthcare professionals to personalize treatment services. Factors such as high cholesterol levels, poor personal hygiene, and exposure to air pollution emerged as significant contributors to disease susceptibility, revealing critical areas for public health intervention in remote and resource-constrained settings. This study demonstrates the effectiveness of integrating XAI with ML in directing health interventions, providing a clearer understanding of risk factors, and efficiently allocating resources for disease prevention and treatment.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Predicting Predisposition to Tropical Diseases in Female Adults Using Risk Factors: An Explainable-Machine Learning Approach
- Date Crossref
- 21/06/2025
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Novena University Nigéria (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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University of Port Harcourt University of Port Harcourt, Nigéria (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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University of Uyo & Centre for Research University of Uyo, Nigéria (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Mount Royal University Department of Mathematics and Computing pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Texas Southern University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Uyo Teaching Hospital University of Uyo Teaching Hospital, Nigéria (code pays fourni par la source)Établissement de santé
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Ritman University Department of Mathematics and Computer Science Nigéria (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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Novena Computers and Technologies Limited Uyo, Nigéria (pays nommé en fin d’affiliation)Institution
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Ignatius Ajuru University of Education Department of Computer Science Port Harcourt, Nigéria (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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Faculty of Computing Department of Computer Science University of Uyo, Nigéria (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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College of Science Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Novena University (Nigéria), University of Port Harcourt (University of Port Harcourt, Nigéria) et & Centre for Research — University of Uyo (University of Uyo, Nigéria), avec 8 autres affiliations. Pays d’affiliation : Nigéria.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.