論文の概要: Preventing dataset shift from breaking machine-learning biomarkers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.09947v1
• Date: Wed, 21 Jul 2021 08:54:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-22 14:01:20.695072
• Title: Preventing dataset shift from breaking machine-learning biomarkers
• Title（参考訳）: 機械学習バイオマーカーの破壊からデータセットシフトの防止
• Authors: J\'ero\^ome Dock\`es, Ga\"el Varoquaux (PARIETAL), Jean-Baptiste Poline
• Abstract要約: 良いバイオマーカーは、対応する条件を確実に検出するものである。 バイオマーカーは、しばしば標的個体群とは異なるコホートから抽出される。 このようなミスマッチはデータセットシフトと呼ばれ、新しい個人へのバイオマーカーの適用を損なう可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6138671548064355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning brings the hope of finding new biomarkers extracted from cohorts with rich biomedical measurements. A good biomarker is one that gives reliable detection of the corresponding condition. However, biomarkers are often extracted from a cohort that differs from the target population. Such a mismatch, known as a dataset shift, can undermine the application of the biomarker to new individuals. Dataset shifts are frequent in biomedical research, e.g. because of recruitment biases. When a dataset shift occurs, standard machine-learning techniques do not suffice to extract and validate biomarkers. This article provides an overview of when and how dataset shifts breaks machine-learning extracted biomarkers, as well as detection and correction strategies.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、豊富なバイオメディカル測定でコホートから抽出された新しいバイオマーカーを見つけるという希望をもたらす。 良いバイオマーカーは、対応する条件を確実に検出するものである。 しかし、バイオマーカーはしばしば標的個体群とは異なるコホートから抽出される。 このようなミスマッチはデータセットシフトと呼ばれ、新しい個人へのバイオマーカーの適用を損なう可能性がある。 データセットシフトは、例えば、生物医学研究において頻繁に発生する。 採用バイアスのせいでした データセットのシフトが発生すると、標準的な機械学習技術はバイオマーカーの抽出と検証に十分ではない。 この記事では、データセットが機械学習で抽出されたバイオマーカーを壊す時期と方法の概要と、検出と修正戦略について説明する。

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