論文の概要: Causal Falsification of Digital Twins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07210v3
• Date: Tue, 20 Jun 2023 16:57:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 04:20:30.374457
• Title: Causal Falsification of Digital Twins
• Title（参考訳）: デジタル双生児の因果偽造
• Authors: Rob Cornish, Muhammad Faaiz Taufiq, Arnaud Doucet, Chris Holmes
• Abstract要約: 実世界の観測データを用いて双子の正当性を証明しようとする試みは、データ生成プロセスに関して潜在的に不確実な仮定がない限り、正しくないことを示す。 そこで我々は,双子が正しくない症例の発見を目的とした評価戦略を提案し,それを行うための汎用統計手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.85676634636885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital twins hold substantial promise in many applications, but rigorous procedures for assessing their accuracy are essential for their widespread deployment in safety-critical settings. By formulating this task within the framework of causal inference, we show that attempts to certify the correctness of a twin using real-world observational data are unsound unless potentially tenuous assumptions are made about the data-generating process. To avoid these assumptions, we propose an assessment strategy that instead aims to find cases where the twin is not correct, and present a general-purpose statistical procedure for doing so that may be used across a wide variety of applications and twin models. Our approach yields reliable and actionable information about the twin under minimal assumptions about the twin and the real-world process of interest. We demonstrate the effectiveness of our methodology via a large-scale case study involving sepsis modelling within the Pulse Physiology Engine, which we assess using the MIMIC-III dataset of ICU patients.
• Abstract（参考訳）: デジタル双生児は多くのアプリケーションで大きな可能性を秘めているが、その正確性を評価する厳格な手順は、安全クリティカルな環境での展開に不可欠である。 因果推論の枠組みでこのタスクを定式化することにより、実世界の観測データを用いて双子の正当性を証明しようとする試みは、データ生成プロセスに関する潜在的に不確実な仮定がない限り、正しくないことを示す。 これらの仮定を避けるために、双子が正しくないケースを見つけることを目的とした評価戦略を提案し、多種多様なアプリケーションや双子モデルにまたがって使用されるようにするための汎用統計手法を提案する。 我々のアプローチは、ツインと実世界の関心のプロセスについて最小限の仮定の下で、ツインについて信頼性があり行動可能な情報をもたらす。 ICU患者のMIMIC-IIIデータセットを用いて,Pulse Physiology Engine内のセシスモデリングを含む大規模ケーススタディにより,本手法の有効性を実証した。

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