論文の概要: Explain Variance of Prediction in Variational Time Series Models for
Clinical Deterioration Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06808v2
- Date: Thu, 15 Feb 2024 17:32:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 23:25:42.676837
- Title: Explain Variance of Prediction in Variational Time Series Models for
Clinical Deterioration Prediction
- Title（参考訳）: 臨床劣化予測のための変動時系列モデルにおける予測の明示的変動
- Authors: Jiacheng Liu and Jaideep Srivastava
- Abstract要約: 本稿では,予測モデルの観点から臨床変数測定頻度の新たな視点を提案する。
予測分散は、変分モデルで条件付き隠れ空間をサンプリングすることによって推定され、デルタ法により決定的に近似することができる。
我々は、劣化予測タスクを用いたパブリックICUデータセット上でアイデアを検証し、分散SHAPと測定時間間隔の関係について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.714591319660812
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Missingness and measurement frequency are two sides of the same coin. How
frequent should we measure clinical variables and conduct laboratory tests? It
depends on many factors such as the stability of patient conditions, diagnostic
process, treatment plan and measurement costs. The utility of measurements
varies disease by disease, patient by patient. In this study we propose a novel
view of clinical variable measurement frequency from a predictive modeling
perspective, namely the measurements of clinical variables reduce uncertainty
in model predictions. To achieve this goal, we propose variance SHAP with
variational time series models, an application of Shapley Additive
Expanation(SHAP) algorithm to attribute epistemic prediction uncertainty. The
prediction variance is estimated by sampling the conditional hidden space in
variational models and can be approximated deterministically by delta's method.
This approach works with variational time series models such as variational
recurrent neural networks and variational transformers. Since SHAP values are
additive, the variance SHAP of binary data imputation masks can be directly
interpreted as the contribution to prediction variance by measurements. We
tested our ideas on a public ICU dataset with deterioration prediction task and
study the relation between variance SHAP and measurement time intervals.
- Abstract（参考訳）: 欠落率と測定周波数は同じ硬貨の両側である。
臨床変数の測定と検査の頻度はどれくらいか?
それは患者の状態の安定性、診断過程、治療計画、測定コストなど多くの要因に依存する。
測定の有用性は疾患、患者、患者によって異なる。
本研究では, 予測モデルの観点から, 臨床変数の測定によりモデル予測の不確実性が低下する, 新たな臨床変数計測頻度の視点を提案する。
この目的を達成するために,変分時系列モデルを用いた分散シェープを提案する。shapley additive expanation(shap)アルゴリズムを用いて,認識論的予測の不確かさを同定する。
予測分散は変分モデルで条件付き隠れ空間をサンプリングすることによって推定され、デルタ法により決定的に近似することができる。
このアプローチは、変分繰り返しニューラルネットワークや変分変換器などの変分時系列モデルで動作する。
SHAP値は添加物であるため、バイナリデータ計算マスクの分散SHAPは、測定による予測分散への寄与として直接解釈することができる。
我々は,劣化予測タスクを用いた公開icuデータセットでアイデアを検証し,分散シェープと測定時間間隔の関係について検討した。
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