論文の概要: Diagnosis Uncertain Models For Medical Risk Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17337v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 23:36:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 13:52:20.048203
• Title: Diagnosis Uncertain Models For Medical Risk Prediction
• Title（参考訳）: 医療リスク予測のための診断不確かさモデル
• Authors: Alexander Peysakhovich, Rich Caruana, Yin Aphinyanaphongs
• Abstract要約: 本研究は, 患者の診断にはアクセスできない, バイタルサイン, 検査値, 既往歴にアクセス可能な患者リスクモデルについて考察する。 このようなすべての原因のリスクモデルが、診断全体にわたって良い一般化を持つが、予測可能な障害モードを持つことが示される。 患者診断の不確実性から生じるリスク予測の不確実性を明示的にモデル化し,この問題に対する対策を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.07192791931533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider a patient risk models which has access to patient features such as vital signs, lab values, and prior history but does not have access to a patient's diagnosis. For example, this occurs in a model deployed at intake time for triage purposes. We show that such `all-cause' risk models have good generalization across diagnoses but have a predictable failure mode. When the same lab/vital/history profiles can result from diagnoses with different risk profiles (e.g. E.coli vs. MRSA) the risk estimate is a probability weighted average of these two profiles. This leads to an under-estimation of risk for rare but highly risky diagnoses. We propose a fix for this problem by explicitly modeling the uncertainty in risk prediction coming from uncertainty in patient diagnoses. This gives practitioners an interpretable way to understand patient risk beyond a single risk number.
• Abstract（参考訳）: 生命徴候,検査値,既往歴などの患者特徴にアクセスするが,患者の診断にはアクセスできない患者リスクモデルを検討する。 例えば、トリアージの目的でintake timeにデプロイされたモデルで発生する。 このような「すべての原因」リスクモデルは、診断をまたがる優れた一般化であるが、予測可能な障害モードを有することを示す。 同じラボ/ヴィタル/ヒストリープロファイルが異なるリスクプロファイル(例えば、E.coli vs. MRSA)で診断できる場合、リスク推定は2つのプロファイルの確率重み付き平均である。 これは稀であるが非常にリスクの高い診断のリスクを過小評価する。 患者診断の不確実性から生じるリスク予測の不確実性を明示的にモデル化し,この問題に対する対策を提案する。 これにより、実践者は単一のリスク番号を超えた患者のリスクを理解することができる。

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