論文の概要: A novel interpretable machine learning system to generate clinical risk scores: An application for predicting early mortality or unplanned readmission in a retrospective cohort study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03291v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 11:22:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 19:23:40.257518
• Title: A novel interpretable machine learning system to generate clinical risk scores: An application for predicting early mortality or unplanned readmission in a retrospective cohort study
• Title（参考訳）: 臨床リスクスコアを生成する新しい解釈可能な機械学習システム : 振り返りコホート研究における早期死亡率および未計画再帰予測への応用
• Authors: Yilin Ning, Siqi Li, Marcus Eng Hock Ong, Feng Xie, Bibhas Chakraborty, Daniel Shu Wei Ting, Nan Liu
• Abstract要約: 本稿では,Shapley変数重要クラウド(ShapleyVIC)を用いた頑健で解釈可能な変数選択手法を提案する。 提案手法は,詳細な推論と透過的な変数選択のための総合的な変数寄与を評価し,可視化する。 早死にまたは未計画の可読性の研究において、ShapleyVICは41の候補変数のうち6つを選択し、良好な性能のモデルを作った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.648642297930807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Risk scores are widely used for clinical decision making and commonly generated from logistic regression models. Machine-learning-based methods may work well for identifying important predictors, but such 'black box' variable selection limits interpretability, and variable importance evaluated from a single model can be biased. We propose a robust and interpretable variable selection approach using the recently developed Shapley variable importance cloud (ShapleyVIC) that accounts for variability across models. Our approach evaluates and visualizes overall variable contributions for in-depth inference and transparent variable selection, and filters out non-significant contributors to simplify model building steps. We derive an ensemble variable ranking from variable contributions, which is easily integrated with an automated and modularized risk score generator, AutoScore, for convenient implementation. In a study of early death or unplanned readmission, ShapleyVIC selected 6 of 41 candidate variables to create a well-performing model, which had similar performance to a 16-variable model from machine-learning-based ranking.
• Abstract（参考訳）: リスクスコアは臨床意思決定に広く用いられ、ロジスティック回帰モデルから一般的に生成される。 機械学習に基づく手法は重要な予測器を特定するのにうまく機能するが、このような「ブラックボックス」変数の選択は解釈可能性を制限する。 本稿では、最近開発されたShapley変数重要クラウド(ShapleyVIC)を用いて、モデル間のばらつきを考慮した頑健で解釈可能な変数選択手法を提案する。 提案手法は,詳細な推論と透過的な変数選択のための全体的な変数コントリビューションを評価し,非重要なコントリビュータをフィルタリングし,モデル構築手順を単純化する。 本稿では,自動的かつモジュール化されたリスクスコア生成器であるAutoScoreと簡単に統合できる可変コントリビューションから,アンサンブル変数ランキングを導出する。 早期死亡または未計画の再送の研究において、シャプリービッチは41の候補変数のうち6つを選択して、機械学習に基づくランキングから16変数のモデルに類似したパフォーマンスの優れたモデルを作成した。

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