論文の概要: Holdouts set for safe predictive model updating

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06374v5
• Date: Thu, 19 Dec 2024 10:12:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:28:04.496248
• Title: Holdouts set for safe predictive model updating
• Title（参考訳）: 安全な予測モデル更新のためのホールドアウトセット
• Authors: Sami Haidar-Wehbe, Samuel R Emerson, Louis J M Aslett, James Liley,
• Abstract要約: リスクスコアによって導かれる介入を受けない集団のサブセットであるホールドアウトセット(holdout set)の使用を提案する。 予防接種前の症例数を最小化するためには,約1万件のホールドアウトセットを用いて実施することが最善であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4499833362998489
• License:
• Abstract: Predictive risk scores for adverse outcomes are increasingly crucial in guiding health interventions. Such scores may need to be periodically updated due to change in the distributions they model. However, directly updating risk scores used to guide intervention can lead to biased risk estimates. To address this, we propose updating using a `holdout set' - a subset of the population that does not receive interventions guided by the risk score. Balancing the holdout set size is essential to ensure good performance of the updated risk score whilst minimising the number of held out samples. We prove that this approach reduces adverse outcome frequency to an asymptotically optimal level and argue that often there is no competitive alternative. We describe conditions under which an optimal holdout size (OHS) can be readily identified, and introduce parametric and semi-parametric algorithms for OHS estimation. We apply our methods to the ASPRE risk score for pre-eclampsia to recommend a plan for updating it in the presence of change in the underlying data distribution. We show that, in order to minimise the number of pre-eclampsia cases over time, this is best achieved using a holdout set of around 10,000 individuals.
• Abstract（参考訳）: 有害な結果の予測的リスクスコアは、健康介入を導く上でますます重要になっている。 このようなスコアは、彼らがモデル化した分布の変化のために定期的に更新される必要があるかもしれない。 しかしながら、介入を導くために使用されるリスクスコアを直接更新することは、バイアス付きリスク推定につながる可能性がある。 そこで我々は,リスクスコアに導かれる介入を受けていない集団のサブセットである「ホールドアウト・セット」を用いて更新することを提案する。 ホールドアウトセットサイズのバランシングは、ホールドアウトサンプルの数を最小化しつつ、更新されたリスクスコアの良好なパフォーマンスを確保するために不可欠である。 このアプローチは、副作用の頻度を漸近的に最適なレベルに減らし、しばしば競合する代替手段がないと主張する。 我々は、最適なホールドアウトサイズ(OHS)を容易に識別できる条件を説明し、OHS推定のためのパラメトリックおよびセミパラメトリックアルゴリズムを導入する。 我々は,本手法を ASPRE のリスクスコアに適用し,基盤となるデータ分布の変化の有無で更新する計画を推奨する。 予防接種前の症例数を最小化するためには,約1万件のホールドアウトセットを用いて実施することが最善であることを示す。

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