論文の概要: Fast and Interpretable Mortality Risk Scores for Critical Care Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13015v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 21:44:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-23 17:12:58.294108
• Title: Fast and Interpretable Mortality Risk Scores for Critical Care Patients
• Title（参考訳）: 要介護患者に対する迅速かつ解釈可能な死亡リスクスコア
• Authors: Chloe Qinyu Zhu, Muhang Tian, Lesia Semenova, Jiachang Liu, Jack Xu, Joseph Scarpa, Cynthia Rudin
• Abstract要約: 正確なブラックボックスモデルと手作業による解釈可能なモデルとのギャップを埋める。 GroupFasterRiskは、私たちがここで研究している大規模なデータセットでさえ、数時間以内にリスクスコアを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.76729815116266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prediction of mortality in intensive care unit (ICU) patients is an important task in critical care medicine. Prior work in creating mortality risk models falls into two major categories: domain-expert-created scoring systems, and black box machine learning (ML) models. Both of these have disadvantages: black box models are unacceptable for use in hospitals, whereas manual creation of models (including hand-tuning of logistic regression parameters) relies on humans to perform high-dimensional constrained optimization, which leads to a loss in performance. In this work, we bridge the gap between accurate black box models and hand-tuned interpretable models. We build on modern interpretable ML techniques to design accurate and interpretable mortality risk scores. We leverage the largest existing public ICU monitoring datasets, namely the MIMIC III and eICU datasets. By evaluating risk across medical centers, we are able to study generalization across domains. In order to customize our risk score models, we develop a new algorithm, GroupFasterRisk, which has several important benefits: (1) it uses hard sparsity constraint, allowing users to directly control the number of features; (2) it incorporates group sparsity to allow more cohesive models; (3) it allows for monotonicity correction on models for including domain knowledge; (4) it produces many equally-good models at once, which allows domain experts to choose among them. GroupFasterRisk creates its risk scores within hours, even on the large datasets we study here. GroupFasterRisk's risk scores perform better than risk scores currently used in hospitals, and have similar prediction performance to black box ML models (despite being much sparser). Because GroupFasterRisk produces a variety of risk scores and handles constraints, it allows design flexibility, which is the key enabler of practical and trustworthy model creation.
• Abstract（参考訳）: 集中治療室(ICU)患者の死亡率の予測は、救命医療において重要な課題である。 死亡リスクモデルを作成する以前の作業は、ドメインエキスパートが作成したスコアリングシステムと、ブラックボックス機械学習(ml)モデルという2つの主要なカテゴリに分類される。 ブラックボックスモデルは病院での使用には受け入れられないが、モデル(ロジスティック回帰パラメータのハンドチューニングを含む)の手動作成は、人間に高次元の制約付き最適化を実行することに依存しているため、パフォーマンスが低下する。 本研究では,正確なブラックボックスモデルとハンドチューニング可能なモデルとのギャップを埋める。 現代の解釈可能なml技術を用いて、正確な致命リスクスコアを設計する。 我々は,既存の icu 監視データセット,すなわち mimic iii と eicu データセットを活用する。 医療センター全体のリスクを評価することで、ドメイン間の一般化を研究できる。 リスクスコアモデルをカスタマイズするために,グループファスターリスク(GroupFasterRisk)というアルゴリズムを開発した。(1)ハード・スパシティ制約を使用し,機能の直接制御を可能にする,(2)グループ・スパシティを取り入れて,より凝集度の高いモデルを可能にする,(3)ドメイン知識を含むモデルに対する単調性補正を可能にする,(4)ドメインの専門家が選択できる,等しく良質なモデルが複数存在する,という,いくつかの重要なメリットがある。 GroupFasterRiskは、私たちがここで研究している大規模なデータセットでさえ、数時間以内にリスクスコアを作成します。 GroupFasterRiskのリスクスコアは、現在病院で使われているリスクスコアよりも優れており、ブラックボックスMLモデルと同じような予測性能を持っている。 groupfasterriskはさまざまなリスクスコアを生成し、制約を処理するため、実用的で信頼できるモデル作成の鍵となる設計柔軟性が実現される。

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