Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hierarchical Neyman-Pearson Classification for Prioritizing Severe Disease Categories in COVID-19 Patient Data

論文の概要: Hierarchical Neyman-Pearson Classification for Prioritizing Severe Disease Categories in COVID-19 Patient Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02197v1
Date: Sat, 1 Oct 2022 06:11:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-06 15:11:01.437129
Title: Hierarchical Neyman-Pearson Classification for Prioritizing Severe Disease Categories in COVID-19 Patient Data
Title（参考訳）: 新型コロナウイルス患者データにおける重症疾患分類の階層的Neyman-Pearson分類
Authors: Lijia Wang, Y. X. Rachel Wang, Jingyi Jessica Li, Xin Tong
Abstract要約: 新型コロナウイルスの重症度は、無症状から入院の要求まで幅広い。重症度分類では、より重要な分類ミスは「診断下」である。本稿では,階層型NP(H-NP)フレームワークと,診断下エラーを高い確率で制御する傘アルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.536625717142412
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: COVID-19 has a spectrum of disease severity, ranging from asymptomatic to requiring hospitalization. Providing appropriate medical care to severe patients is crucial to reduce mortality risks. Hence, in classifying patients into severity categories, the more important classification errors are "under-diagnosis", in which patients are misclassified into less severe categories and thus receive insufficient medical care. The Neyman-Pearson (NP) classification paradigm has been developed to prioritize the designated type of error. However, current NP procedures are either for binary classification or do not provide high probability controls on the prioritized errors in multi-class classification. Here, we propose a hierarchical NP (H-NP) framework and an umbrella algorithm that generally adapts to popular classification methods and controls the under-diagnosis errors with high probability. On an integrated collection of single-cell RNA-seq (scRNA-seq) datasets for 740 patients, we explore ways of featurization and demonstrate the efficacy of the H-NP algorithm in controlling the under-diagnosis errors regardless of featurization. Beyond COVID-19 severity classification, the H-NP algorithm generally applies to multi-class classification problems, where classes have a priority order.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスは無症状から入院まで、さまざまな病気の重症度がある。重度の患者に適切な医療を提供することは、死亡リスクを減らすために重要である。したがって、重症度分類において、より重要な分類ミスは「診断下」であり、患者は重症度の低い分類に分類され、治療が不十分である。 Neyman-Pearson(NP)分類パラダイムは、指定されたタイプのエラーを優先順位付けするために開発された。しかし、現在のnp手続きはバイナリ分類のためか、マルチクラス分類における優先度付きエラーに対する高い確率制御を提供していない。本稿では,一般的な分類法に適応し,高い確率で診断下エラーを制御する階層型NP(H-NP)フレームワークと傘アルゴリズムを提案する。 740症例を対象とした単細胞RNA-seq(scRNA-seq)データセットの統合収集について,H-NPアルゴリズムの有効性を検討した。新型コロナウイルスの重症度分類以外にも、H-NPアルゴリズムは、クラスが優先的な順序を持つマルチクラス分類問題に適用される。

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