Interpretable one-class classification framework for prescription error detection using BERT embeddings and dimensionality reduction

2025-07-30

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.compbiomed.2025.110775

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摘要

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• 基于可解释Transformer的方法用于有效/无效处方检测。 • 所提出的框架在不依赖错误标注的情况下学习处方的表示。 • 所提出的方法与传统算法和基于子空间学习的算法进行了比较。 • LOF与PCA及BERT嵌入相结合取得了最佳结果。 • LIME和SHAP突出了处方错误检测中的关键因素。

Keyword:

Transformer

explainable AI

prescription error detection

BERT embeddings

LIME

SHAP