論文の概要: Causal Falsification of Digital Twins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07210v4
• Date: Thu, 2 Nov 2023 11:18:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 18:25:03.157971
• 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: デジタルツイン(Digital twins)は、現実世界のプロセスが介入に応じてどのように進化するかを予測する仮想システムである。 実世界のデータを用いてデジタル双生児の精度を評価する方法を検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.567972948107005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Digital twins are virtual systems designed to predict how a real-world process will evolve in response to interventions. This modelling paradigm holds substantial promise in many applications, but rigorous procedures for assessing their accuracy are essential for safety-critical settings. We consider how to assess the accuracy of a digital twin using real-world data. We formulate this as causal inference problem, which leads to a precise definition of what it means for a twin to be "correct" appropriate for many applications. Unfortunately, fundamental results from causal inference mean observational data cannot be used to certify that a twin is correct in this sense unless potentially tenuous assumptions are made, such as that the data are unconfounded. To avoid these assumptions, we propose instead to find situations in which the twin is not correct, and present a general-purpose statistical procedure for doing so. Our approach yields reliable and actionable information about the twin under only the assumption of an i.i.d. dataset of observational trajectories, and remains sound even if the data are confounded. We apply our methodology to a large-scale, real-world 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）: デジタルツイン(Digital twins)は、現実世界のプロセスが介入に応じてどのように進化するかを予測する仮想システムである。 このモデリングパラダイムは多くのアプリケーションにおいて大きな可能性を秘めているが、その正確性を評価する厳密な手続きは安全クリティカルな設定に不可欠である。 実世界のデータを用いてデジタル双生児の精度を評価する方法を検討する。 これを因果推論問題として定式化し、双子が多くのアプリケーションに「正しい」ということの意味を正確に定義する。 残念なことに、因果推論による基本的な結果は、この意味で双生児が正しいことを証明するために観測データが使用できないことを意味する。 これらの仮定を避けるために、双子が正しくない状況を見つけることを提案し、そのために汎用的な統計手法を提案する。 我々のアプローチは、観測軌道のデータセットのみを仮定して、ツインに関する情報を信頼性と実用的なものにし、たとえデータが合体したとしても、健全なままである。 ICU患者のMIMIC-IIIデータセットを用いて,Pulse Physiology Engine内での敗血症モデリングを含む大規模実世界のケーススタディに本手法を適用した。

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