論文の概要: Monitoring machine learning (ML)-based risk prediction algorithms in the
presence of confounding medical interventions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09781v1
- Date: Thu, 17 Nov 2022 18:54:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 15:54:43.331693
- Title: Monitoring machine learning (ML)-based risk prediction algorithms in the
presence of confounding medical interventions
- Title（参考訳）: 医療介入の存在下での機械学習(ml)に基づくリスク予測アルゴリズムのモニタリング
- Authors: Jean Feng, Alexej Gossmann, Gene Pennello, Nicholas Petrick, Berkman
Sahiner, Romain Pirracchio
- Abstract要約: 医療における機械学習に基づくリスク予測モデルのモニタリングは、医療介入の相違によって複雑になる。
頻繁なフレームワークでモニタリングを行うためのスコアベースの累積和チャートを新たに導入する。
新型コロナウイルス感染拡大に伴うMLベースの術後吐き気のモニタリングと吐き気リスク電卓のモニタリングをシミュレートする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.893345190925178
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Monitoring the performance of machine learning (ML)-based risk prediction
models in healthcare is complicated by the issue of confounding medical
interventions (CMI): when an algorithm predicts a patient to be at high risk
for an adverse event, clinicians are more likely to administer prophylactic
treatment and alter the very target that the algorithm aims to predict.
Ignoring CMI by monitoring only the untreated patients--whose outcomes remain
unaltered--can inflate false alarm rates, because the evolution of both the
model and clinician-ML interactions can induce complex dependencies in the data
that violate standard assumptions. A more sophisticated approach is to
explicitly account for CMI by modeling treatment propensities, but its
time-varying nature makes accurate estimation difficult. Given the many sources
of complexity in the data, it is important to determine situations in which a
simple procedure that ignores CMI provides valid inference. Here we describe
the special case of monitoring model calibration, under either the assumption
of conditional exchangeability or time-constant selection bias. We introduce a
new score-based cumulative sum (CUSUM) chart for monitoring in a frequentist
framework and review an alternative approach using Bayesian inference. Through
simulations, we investigate the benefits of combining model updating with
monitoring and study when over-trust in a prediction model does (or does not)
delay detection. Finally, we simulate monitoring an ML-based postoperative
nausea and vomiting risk calculator during the COVID-19 pandemic.
- Abstract（参考訳）: 医療における機械学習(ML)に基づくリスク予測モデルのパフォーマンスのモニタリングは、医療介入(CMI)の問題によって複雑である。アルゴリズムが患者が有害事象のリスクが高いと予測した場合、臨床医は予防的治療を施し、アルゴリズムが予測するターゲットを変更する可能性が高い。
モデルと臨床とMLの相互作用の進化は、標準的な仮定に反するデータに複雑な依存性をもたらす可能性があるため、治療を受けていない患者のみを監視することでCMIを無視する。
より洗練されたアプローチは、治療精度をモデル化することでCMIを明示的に説明することであるが、その時間変化の性質は正確な推定を困難にしている。
データ中の多くの複雑さの源を考えると、CMIを無視した単純な手順が有効な推論を提供する状況を決定することが重要である。
ここでは、条件交換可能性や時間的選択バイアスを仮定して、モデル校正の特別事例について述べる。
頻繁なフレームワークにおけるモニタリングのためのスコアベース累積和(CUSUM)チャートを導入し,ベイズ推定を用いた代替手法について検討する。
シミュレーションにより,モデル更新とモニタリングを組み合わせることにより,予測モデルにおける過信が遅延検出を行う場合(あるいはしない場合)について検討する。
最後に、新型コロナウイルスの感染拡大に伴うMLベースの術後吐き気と吐き気リスク電卓のモニタリングをシミュレートする。
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