Fugu-MT 論文翻訳(概要): Temporal Label Smoothing for Early Prediction of Adverse Events

論文の概要: Temporal Label Smoothing for Early Prediction of Adverse Events

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13764v1
Date: Mon, 29 Aug 2022 17:58:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-30 14:20:51.093424
Title: Temporal Label Smoothing for Early Prediction of Adverse Events
Title（参考訳）: 事象早期予測のための時間ラベル平滑化
Authors: Hugo Y\`eche, Aliz\'ee Pace, Gunnar R\"atsch, Rita Kuznetsova
Abstract要約: 興味ある事象に近接する関数として滑らかな強度を調節する新しい学習戦略であるTLSを提案する。本手法は, 偽アラーム率の低いイベントリコールなどの臨床関連指標の性能を著しく向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Models that can predict adverse events ahead of time with low false-alarm rates are critical to the acceptance of decision support systems in the medical community. This challenging machine learning task remains typically treated as simple binary classification, with few bespoke methods proposed to leverage temporal dependency across samples. We propose Temporal Label Smoothing (TLS), a novel learning strategy that modulates smoothing strength as a function of proximity to the event of interest. This regularization technique reduces model confidence at the class boundary, where the signal is often noisy or uninformative, thus allowing training to focus on clinically informative data points away from this boundary region. From a theoretical perspective, we also show that our method can be framed as an extension of multi-horizon prediction, a learning heuristic proposed in other early prediction work. TLS empirically matches or outperforms considered competing methods on various early prediction benchmark tasks. In particular, our approach significantly improves performance on clinically-relevant metrics such as event recall at low false-alarm rates.
Abstract（参考訳）: 医療コミュニティにおける意思決定支援システムの受容には,非武装率の低い事前の有害事象を予測できるモデルが不可欠である。この困難な機械学習タスクは、通常、単純なバイナリ分類として扱われるが、サンプル間の時間依存性を活用するために提案される方法は少ない。本研究では,興味のある事象に近接する関数として,平滑化強度を変調する新しい学習戦略であるtemporal label smoothing (tls)を提案する。この正規化技術は、信号がしばしばノイズまたは非情報的であるクラス境界におけるモデルの信頼性を低下させ、この境界領域から離れた臨床的に情報的データポイントに焦点を合わせることができる。理論的観点からは,本手法は,他の早期予測作業において提案された学習ヒューリスティックであるマルチホライズン予測の拡張であることを示す。 TLSは、様々な早期予測ベンチマークタスクにおいて競合する手法を実証的に比較または性能的に比較した。特にこのアプローチは,偽装率の低いイベントリコールなどの臨床関連指標のパフォーマンスを著しく向上させる。

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