論文の概要: Uncertainty estimation for classification and risk prediction on medical tabular data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05824v2
• Date: Sat, 23 May 2020 08:25:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 23:16:31.359387
• Title: Uncertainty estimation for classification and risk prediction on medical tabular data
• Title（参考訳）: 医療表データの分類とリスク予測の不確実性推定
• Authors: Lotta Meijerink, Giovanni Cin\`a, Michele Tonutti (Pacmed)
• Abstract要約: 本研究は,医療データの分類とリスク予測のための不確実性推定の理解を深めるものである。 医療などのデータ共有分野において、モデルの予測の不確実性を測定する能力は、意思決定支援ツールの改善につながる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a data-scarce field such as healthcare, where models often deliver predictions on patients with rare conditions, the ability to measure the uncertainty of a model's prediction could potentially lead to improved effectiveness of decision support tools and increased user trust. This work advances the understanding of uncertainty estimation for classification and risk prediction on medical tabular data, in a two-fold way. First, we expand and refine the set of heuristics to select an uncertainty estimation technique, introducing tests for clinically-relevant scenarios such as generalization to uncommon pathologies, changes in clinical protocol and simulations of corrupted data. We furthermore differentiate these heuristics depending on the clinical use-case. Second, we observe that ensembles and related techniques perform poorly when it comes to detecting out-of-domain examples, a critical task which is carried out more successfully by auto-encoders. These remarks are enriched by considerations of the interplay of uncertainty estimation with class imbalance, post-modeling calibration and other modeling procedures. Our findings are supported by an array of experiments on toy and real-world data.
• Abstract（参考訳）: モデルがまれな状態の患者に予測を提供するヘルスケアのようなデータ収集分野において、モデルの予測の不確実性を測定する能力は、意思決定支援ツールの有効性向上とユーザー信頼の向上につながる可能性がある。 本研究は,医療用表データにおける分類の不確実性推定とリスク予測を2倍の方法で理解する。 まず,不確実性推定手法を選択するためのヒューリスティックスセットを拡張し,改良し,稀な病理の一般化や臨床プロトコルの変化,腐敗したデータのシミュレーションなど,臨床的に関連するシナリオに対するテストを導入する。 さらに臨床症例に応じてこれらのヒューリスティックスを区別する。 第2に,自動エンコーダによってよりうまく実行される重要な課題であるドメイン外サンプルの検出において,アンサンブルや関連技術が不十分であることを示す。 これらの発言は、クラス不均衡による不確実性推定の相互作用、モデリング後のキャリブレーション、その他のモデリング手順などを考慮することで強化される。 我々の研究結果は、おもちゃと現実世界のデータに関する一連の実験によって裏付けられている。

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