論文の概要: Towards Trustworthy Cross-patient Model Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10441v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 10:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 18:24:26.427821
• Title: Towards Trustworthy Cross-patient Model Development
• Title（参考訳）: 信頼できるクロス患者モデル開発に向けて
• Authors: Ali El-Merhi, Helena Odenstedt Herg\'es, Linda Block, Mikael Elam, Richard Vithal, Jaquette Liljencrantz, Miroslaw Staron
• Abstract要約: 本研究は,全ての患者と1人の患者を対象に訓練を行った際のモデル性能と説明可能性の差異について検討した。 以上の結果から,患者の人口動態は,パフォーマンスや説明可能性,信頼性に大きな影響を及ぼすことが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.109478324371548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning is used in medicine to support physicians in examination, diagnosis, and predicting outcomes. One of the most dynamic area is the usage of patient generated health data from intensive care units. The goal of this paper is to demonstrate how we advance cross-patient ML model development by combining the patient's demographics data with their physiological data. We used a population of patients undergoing Carotid Enderarterectomy (CEA), where we studied differences in model performance and explainability when trained for all patients and one patient at a time. The results show that patients' demographics has a large impact on the performance and explainability and thus trustworthiness. We conclude that we can increase trust in ML models in a cross-patient context, by careful selection of models and patients based on their demographics and the surgical procedure.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は医学において、医師の検査、診断、結果の予測を支援するために用いられる。 最もダイナミックな領域の1つは、集中治療ユニットからの患者生成健康データの使用である。 本研究の目的は,患者の人口統計データと生理的データを組み合わせることで,患者間MLモデル開発の進展を実証することである。 頸動脈内皮摘出術(cea)を施行した患者集団を用いて,全例と1例の訓練時のモデル性能と説明可能性の相違を検討した。 以上の結果から,患者の人口動態は,パフォーマンスや説明可能性,信頼性に大きな影響を及ぼすことが明らかとなった。 本研究は, 患者集団と外科的処置に基づいて, モデルと患者を慎重に選択することで, MLモデルの信頼性を高めることができると結論付けた。

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