基于SHAP可解释性机器学习的政策影响对医疗服务利用风险模型构建
基于SHAP可解释性机器学习的政策影响对医疗服务利用风险模型构建
摘要
本研究旨在利用可解释性机器学习方法，构建一个政策影响对医疗服务利用的风险模型。研究整合了政策干预变量与传统影响因素，采用XGBoost算法构建预测模型，并运用SHAP（SHapley Additive exPlanations）方法对模型进行全局和局部解释。通过模拟政策干预场景，量化分析不同政策对医疗服务利用风险的异质性影响。研究结果表明，SHAP分析能够有效识别关键风险因素，揭示政策影响的个体差异，为精准健康政策制定提供数据驱动的决策支持。本文提供了完整的Python代码实现，并对SHAP解释结果进行了深入的政策含义解读。
关键词：可解释性机器学习；SHAP；政策影响评估；医疗服务利用；风险模型
1 引言
1.1 研究背景
医疗服务利用风险模型是卫生经济学和卫生政策研究的重要工具，用于预测个人或群体在未来对医疗服务的需求程度，评估不同政策干预对医疗服务利用的影响。传统的风险模型多采用逻辑回归等参数模型，虽具有良好的可解释性，但难以捕捉变量间的复杂非线性关系和交互效应。而机器学习模型虽能提升预测精度，却因其"黑箱"特性限制了在政策制定领域的应用。
随着人工智能技术在医疗健康领域的深入应用，可解释性人工智能（XAI）的重要性日益凸显。欧盟《人工智能法案》（EU AI Act）将医疗领域的AI系统列为高风险系统，要求其具备透明度、可追溯性和可解释性。在此背景下，SHAP方法凭借其坚实的博弈论