論文の概要: Modeling Disagreement in Automatic Data Labelling for Semi-Supervised Learning in Clinical Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14761v1
• Date: Sun, 29 May 2022 20:20:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 11:21:16.123152
• Title: Modeling Disagreement in Automatic Data Labelling for Semi-Supervised Learning in Clinical Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 臨床自然言語処理における半教師付き学習のための自動データラベリングのモデル化
• Authors: Hongshu Liu, Nabeel Seedat, Julia Ive
• Abstract要約: 放射線学報告における観測検出問題に応用した最先端の予測モデルからの不確実性推定の品質について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.016042047576802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational models providing accurate estimates of their uncertainty are crucial for risk management associated with decision making in healthcare contexts. This is especially true since many state-of-the-art systems are trained using the data which has been labelled automatically (self-supervised mode) and tend to overfit. In this work, we investigate the quality of uncertainty estimates from a range of current state-of-the-art predictive models applied to the problem of observation detection in radiology reports. This problem remains understudied for Natural Language Processing in the healthcare domain. We demonstrate that Gaussian Processes (GPs) provide superior performance in quantifying the risks of 3 uncertainty labels based on the negative log predictive probability (NLPP) evaluation metric and mean maximum predicted confidence levels (MMPCL), whilst retaining strong predictive performance.
• Abstract（参考訳）: 不確実性の正確な推定を提供する計算モデルは、医療状況における意思決定に伴うリスク管理に不可欠である。 これは、多くの最先端システムで自動的にラベル付けされたデータ(自己教師ありモード)を使用してトレーニングされているため、特に当てはまります。 本研究は,放射線学報告における観測検出問題に適用された現状予測モデルからの不確実性推定の品質について検討する。 この問題は、医療分野での自然言語処理についてはまだ検討されている。 ガウス過程 (GP) は, 高い予測性能を維持しつつ, 負対数予測確率 (NLPP) 評価指標と平均最大信頼度 (MMPCL) に基づいて, 3つの不確実性ラベルのリスクを定量化する上で, 優れた性能を提供することを示した。

関連論文リスト

• SepsisLab: Early Sepsis Prediction with Uncertainty Quantification and Active Sensing [67.8991481023825]
  セプシスは米国での院内死亡の主な原因である。 既存の予測モデルは通常、情報不足の少ない高品質なデータで訓練される。 限られた観察により信頼性の低い高リスク患者に対して,ロバストな能動センシングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T04:47:36Z)
• MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.93221876843639]
  本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。 トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。 ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z)
• Mixed-Integer Projections for Automated Data Correction of EMRs Improve Predictions of Sepsis among Hospitalized Patients [7.639610349097473]
  本稿では,領域制約として臨床専門知識をシームレスに統合する革新的プロジェクションに基づく手法を提案する。 我々は、患者データの健全な範囲を規定する制約から補正されたデータの距離を測定する。 AUROCは0.865で、精度は0.922で、従来のMLモデルを上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T15:14:49Z)
• Exploring Predictive Uncertainty and Calibration in NLP: A Study on the Impact of Method & Data Scarcity [7.3372471678239215]
  我々は、幅広いアプローチから推定値の質を評価し、利用可能なデータ量に依存する。 事前訓練されたモデルとアンサンブルに基づくアプローチは全体として最高の結果を得るが、不確実性推定の品質は驚くほど多くのデータに悩まされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-20T15:42:02Z)
• Improving Trustworthiness of AI Disease Severity Rating in Medical Imaging with Ordinal Conformal Prediction Sets [0.7734726150561088]
  統計的に厳密な不確実性定量化の欠如は、AI結果の信頼を損なう重要な要因である。 分布自由不確実性定量化の最近の進歩は、これらの問題に対する実用的な解決策である。 本稿では, 正しい狭窄の重症度を含むことが保証される順序予測セットを形成する手法を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-05T18:01:20Z)
• When in Doubt: Neural Non-Parametric Uncertainty Quantification for Epidemic Forecasting [70.54920804222031]
  既存の予測モデルは不確実な定量化を無視し、誤校正予測をもたらす。 不確実性を考慮した時系列予測のためのディープニューラルネットワークの最近の研究にもいくつかの制限がある。 本稿では,予測タスクを確率的生成過程としてモデル化し,EPIFNPと呼ばれる機能的ニューラルプロセスモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T18:31:47Z)
• UNITE: Uncertainty-based Health Risk Prediction Leveraging Multi-sourced Data [81.00385374948125]
  我々はUNcertaInTyベースのhEalth Risk Prediction(UNITE)モデルを提案する。 UNITEは、複数ソースの健康データを活用した正確な疾患リスク予測と不確実性推定を提供する。 非アルコール性脂肪肝疾患(NASH)とアルツハイマー病(AD)の実態予測タスクにおけるUNITEの評価を行った。 UNITEはAD検出のF1スコアで最大0.841点、NASH検出のPR-AUCで最大0.609点を達成し、最高のベースラインで最大19%の高パフォーマンスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T02:28:11Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)
• Hemogram Data as a Tool for Decision-making in COVID-19 Management: Applications to Resource Scarcity Scenarios [62.997667081978825]
  新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中の緊急対応システムに挑戦している。 本研究は, 症状患者の血液検査データから得られた機械学習モデルについて述べる。 提案されたモデルでは、新型コロナウイルスqRT-PCRの結果を、高い精度、感度、特異性で症状のある個人に予測することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-10T01:45:03Z)
• Uncertainty estimation for classification and risk prediction on medical tabular data [0.0]
  本研究は,医療データの分類とリスク予測のための不確実性推定の理解を深めるものである。 医療などのデータ共有分野において、モデルの予測の不確実性を測定する能力は、意思決定支援ツールの改善につながる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T08:46:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。