Fugu-MT 論文翻訳(概要): Model Evaluation in Medical Datasets Over Time

論文の概要: Model Evaluation in Medical Datasets Over Time

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07165v1
Date: Mon, 14 Nov 2022 07:53:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-15 20:11:41.496808
Title: Model Evaluation in Medical Datasets Over Time
Title（参考訳）: 医療データセットにおける時間的モデル評価
Authors: Helen Zhou, Yuwen Chen, Zachary C. Lipton
Abstract要約: 本稿では,EMDOTフレームワークとPythonパッケージの評価について紹介し,時間とともにモデルクラスの性能を評価する。我々は,(1)すべての履歴データを使用する,(2)最新のデータのウィンドウを使用する,という2つのトレーニング戦略を比較した。時間とともにパフォーマンスが変化していることに注意し、これらのショックの可能な説明を明らかにします。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.471486383140526
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Machine learning models deployed in healthcare systems face data drawn from continually evolving environments. However, researchers proposing such models typically evaluate them in a time-agnostic manner, with train and test splits sampling patients throughout the entire study period. We introduce the Evaluation on Medical Datasets Over Time (EMDOT) framework and Python package, which evaluates the performance of a model class over time. Across five medical datasets and a variety of models, we compare two training strategies: (1) using all historical data, and (2) using a window of the most recent data. We note changes in performance over time, and identify possible explanations for these shocks.
Abstract（参考訳）: 医療システムにデプロイされた機械学習モデルは、継続的に進化する環境から引き出されたデータに直面する。しかし、このようなモデルを提案する研究者は、通常、時間に依存しない方法で評価し、トレーニングとテストで患者をサンプリングする。本稿では,時間とともにモデルクラスの性能を評価するEMDOTフレームワークとPythonパッケージについて紹介する。 5つの医療データセットと各種モデルにまたがって,(1)すべての履歴データの利用,(2)最新のデータのウィンドウの使用,という2つのトレーニング戦略を比較した。時間とともにパフォーマンスが変化していることに留意し、これらのショックの考えられる説明を特定します。

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