論文の概要: MLHOps: Machine Learning for Healthcare Operations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02474v1
- Date: Thu, 4 May 2023 00:50:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 17:25:16.470309
- Title: MLHOps: Machine Learning for Healthcare Operations
- Title（参考訳）: MLHOps:医療運用のための機械学習
- Authors: Faiza Khan Khattak, Vallijah Subasri, Amrit Krishnan, Elham
Dolatabadi, Deval Pandya, Laleh Seyyed-Kalantari, Frank Rudzicz
- Abstract要約: 機械学習ヘルスオペレーション(MLHOps)は、医療環境における機械学習モデルの信頼性、効率的、有用、倫理的な展開と保守のためのプロセスの組み合わせである。
本報告では,この領域における作業の実態調査と,臨床実習における自身のモデルを展開,維持するための開発者および臨床医のガイドラインについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.820157769557602
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine Learning Health Operations (MLHOps) is the combination of processes
for reliable, efficient, usable, and ethical deployment and maintenance of
machine learning models in healthcare settings. This paper provides both a
survey of work in this area and guidelines for developers and clinicians to
deploy and maintain their own models in clinical practice. We cover the
foundational concepts of general machine learning operations, describe the
initial setup of MLHOps pipelines (including data sources, preparation,
engineering, and tools). We then describe long-term monitoring and updating
(including data distribution shifts and model updating) and ethical
considerations (including bias, fairness, interpretability, and privacy). This
work therefore provides guidance across the full pipeline of MLHOps from
conception to initial and ongoing deployment.
- Abstract（参考訳）: 機械学習ヘルスオペレーション(MLHOps)は、医療環境における機械学習モデルの信頼性、効率的、有用、倫理的な展開と保守のためのプロセスの組み合わせである。
本報告では,この領域における作業の実態調査と,臨床実習における自身のモデルを展開,維持するための開発者および臨床医のガイドラインについて述べる。
一般的な機械学習オペレーションの基本概念を取り上げ、mlhopsパイプライン(データソース、準備、エンジニアリング、ツールを含む)の初期セットアップについて説明する。
次に,長期監視と更新(データ分散シフトとモデル更新を含む)と倫理的考察(バイアス,公平性,解釈可能性,プライバシを含む)について述べる。
この作業は、MLHOpsの完全なパイプライン全体に対して、概念から初期および進行中のデプロイメントまでのガイダンスを提供する。
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