論文の概要: Bayesian logistic regression for online recalibration and revision of
risk prediction models with performance guarantees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06866v1
- Date: Wed, 13 Oct 2021 17:03:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-14 16:47:08.767981
- Title: Bayesian logistic regression for online recalibration and revision of
risk prediction models with performance guarantees
- Title（参考訳）: オンライン校正のためのベイズロジスティック回帰と性能保証付きリスク予測モデルの改訂
- Authors: Jean Feng, Alexej Gossmann, Berkman Sahiner, Romain Pirracchio
- Abstract要約: 本稿では,予測モデルの継続的再校正と修正の2つの手順を紹介する。
シミュレーションを用いて実証評価を行い, COPDリスクを予測する実世界の研究を行った。
我々は「I型とII型」の遺残境界を導出する。これは、手順が静的モデルに非劣等であり、オラクルのロジスティックリバイザと競合することを保証している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.709991492637819
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: After deploying a clinical prediction model, subsequently collected data can
be used to fine-tune its predictions and adapt to temporal shifts. Because
model updating carries risks of over-updating/fitting, we study online methods
with performance guarantees. We introduce two procedures for continual
recalibration or revision of an underlying prediction model: Bayesian logistic
regression (BLR) and a Markov variant that explicitly models distribution
shifts (MarBLR). We perform empirical evaluation via simulations and a
real-world study predicting COPD risk. We derive "Type I and II" regret bounds,
which guarantee the procedures are non-inferior to a static model and
competitive with an oracle logistic reviser in terms of the average loss. Both
procedures consistently outperformed the static model and other online logistic
revision methods. In simulations, the average estimated calibration index
(aECI) of the original model was 0.828 (95%CI 0.818-0.938). Online
recalibration using BLR and MarBLR improved the aECI, attaining 0.265 (95%CI
0.230-0.300) and 0.241 (95%CI 0.216-0.266), respectively. When performing more
extensive logistic model revisions, BLR and MarBLR increased the average AUC
(aAUC) from 0.767 (95%CI 0.765-0.769) to 0.800 (95%CI 0.798-0.802) and 0.799
(95%CI 0.797-0.801), respectively, in stationary settings and protected against
substantial model decay. In the COPD study, BLR and MarBLR dynamically combined
the original model with a continually-refitted gradient boosted tree to achieve
aAUCs of 0.924 (95%CI 0.913-0.935) and 0.925 (95%CI 0.914-0.935), compared to
the static model's aAUC of 0.904 (95%CI 0.892-0.916). Despite its simplicity,
BLR is highly competitive with MarBLR. MarBLR outperforms BLR when its prior
better reflects the data. BLR and MarBLR can improve the transportability of
clinical prediction models and maintain their performance over time.
- Abstract（参考訳）: 臨床予測モデルをデプロイした後、収集したデータは予測を微調整し、時間シフトに適応するために使用できる。
モデル更新にはオーバーアップ/フィッティングのリスクが伴うため,オンライン手法を性能保証で検討する。
ベイジアンロジスティック回帰 (BLR) とマルコフ変法 (MarBLR) の2つの方法を紹介し, 分布シフト (MarBLR) を明示的にモデル化した。
シミュレーションを用いて実証評価を行い, COPDリスクを予測する実世界の研究を行った。
我々は「I型とII型」の遺残境界を導出する。これは、手順が静的モデルに非劣等であり、平均損失の点でオラクルロジスティックリバイザと競合することを保証している。
どちらの手順も静的モデルや他のオンラインロジスティックリビジョンメソッドを一貫して上回っている。
シミュレーションでは、原モデルの平均キャリブレーション指数(aECI)は0.828(95%CI 0.818-0.938)であった。
BLRとMarBLRによるオンライン再校正により、aECIは0.265 (95%CI 0.230-0.300) と0.241 (95%CI 0.216-0.266) に改善された。
より広範なロジスティックなモデル修正を行うと、BLRとMarBLRは平均的なAUC(aAUC)を0.767(95%CI 0.765-0.769)から0.800(95%CI 0.798-0.802)に引き上げた。
COPD研究において、BLRとMarBLRは、元のモデルと継続的に改良された勾配木を動的に組み合わせて、 0.924 (95%CI 0.913-0.935) と 0.925 (95%CI 0.914-0.935) の aAUC (95%CI 0.992-0.916) を達成した。
その単純さにもかかわらず、BLRはMarBLRと非常に競合している。
marblrは、以前のデータがよりよく反映されるとblrを上回る。
BLRとMarBLRは臨床予測モデルの輸送性を改善し、時間とともにその性能を維持することができる。
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