論文の概要: BEDS-Bench: Behavior of EHR-models under Distributional Shift--A Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08189v1
• Date: Sat, 17 Jul 2021 05:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 14:40:53.547230
• Title: BEDS-Bench: Behavior of EHR-models under Distributional Shift--A Benchmark
• Title（参考訳）: BEDS-Bench:分散シフト下におけるEHRモデルの挙動--ベンチマーク
• Authors: Anand Avati, Martin Seneviratne, Emily Xue, Zhen Xu, Balaji Lakshminarayanan and Andrew M. Dai
• Abstract要約: OOD設定下でのEHRデータ上でのMLモデルの振る舞いを定量化するベンチマークであるBEDS-Benchをリリースする。 BEDS-Bench の学習アルゴリズムを複数評価した結果,一般に分布シフト下での一般化性能の低下が判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.040754460129854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning has recently demonstrated impressive progress in predictive accuracy across a wide array of tasks. Most ML approaches focus on generalization performance on unseen data that are similar to the training data (In-Distribution, or IND). However, real world applications and deployments of ML rarely enjoy the comfort of encountering examples that are always IND. In such situations, most ML models commonly display erratic behavior on Out-of-Distribution (OOD) examples, such as assigning high confidence to wrong predictions, or vice-versa. Implications of such unusual model behavior are further exacerbated in the healthcare setting, where patient health can potentially be put at risk. It is crucial to study the behavior and robustness properties of models under distributional shift, understand common failure modes, and take mitigation steps before the model is deployed. Having a benchmark that shines light upon these aspects of a model is a first and necessary step in addressing the issue. Recent work and interest in increasing model robustness in OOD settings have focused more on image modality, while the Electronic Health Record (EHR) modality is still largely under-explored. We aim to bridge this gap by releasing BEDS-Bench, a benchmark for quantifying the behavior of ML models over EHR data under OOD settings. We use two open access, de-identified EHR datasets to construct several OOD data settings to run tests on, and measure relevant metrics that characterize crucial aspects of a model's OOD behavior. We evaluate several learning algorithms under BEDS-Bench and find that all of them show poor generalization performance under distributional shift in general. Our results highlight the need and the potential to improve robustness of EHR models under distributional shift, and BEDS-Bench provides one way to measure progress towards that goal.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は最近、幅広いタスクにわたる予測精度の顕著な進歩を実証した。 ほとんどのMLアプローチは、トレーニングデータ(In-Distribution、IND)に類似した、見えないデータに対する一般化のパフォーマンスに焦点を当てている。 しかし、MLの実際のアプリケーションやデプロイは、常にINDである例に遭遇することの快適さを享受することは滅多にありません。 このような状況では、ほとんどのmlモデルは、誤った予測に高い信頼性を割り当てる、あるいは逆を割り当てるといった、分散外(ood)の例でerraticな振る舞いを示すことが多い。 このような異常なモデル行動の意義は、患者の健康を危険にさらす可能性がある医療環境においてさらに悪化する。 分散シフト下でのモデルの挙動とロバスト性の研究、共通の障害モードの理解、モデルのデプロイ前に緩和策を取ることが重要である。 モデルのこれらの側面に光を当てるベンチマークを持つことは、問題に対処するための最初の、必要なステップである。 近年のOOD設定におけるモデルロバスト性向上への関心は画像モダリティに焦点が当てられているが、Electronic Health Record(EHR)モダリティはいまだに未調査である。 OOD設定下でのEHRデータ上でのMLモデルの振る舞いを定量化するベンチマークであるBEDS-Benchをリリースすることによって、このギャップを埋めることを目指している。 2つのオープンアクセス、未識別のEHRデータセットを使用して、複数のOODデータ設定を構築してテストを実行し、モデルのOOD動作の重要な側面を特徴づける関連するメトリクスを測定します。 BEDS-Bench の学習アルゴリズムを複数評価した結果,一般に分布シフト下での一般化性能が低かった。 その結果,分布シフト下でのehrモデルのロバスト性向上の必要性と可能性を強調し,beds-benchは,その目標に向けた進捗を測定する一つの方法を提供している。

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