論文の概要: Driving down Poisson error can offset classification error in clinical tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06065v1
• Date: Thu, 9 May 2024 19:23:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 17:26:24.682894
• Title: Driving down Poisson error can offset classification error in clinical tasks
• Title（参考訳）: Poissonエラーの運転は、臨床タスクの分類エラーを相殺できる
• Authors: Charles B. Delahunt, Courosh Mehanian, Matthew P. Horning,
• Abstract要約: 人間は完璧な精度でも、まれな出来事のポアソン統計から重大な誤りを犯すことがある。 MLシステムは、オブジェクトレベルでは正確ではないかもしれないが、より多くの血液を調べるオプションもあるかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical machine learning algorithms are typically evaluated based on accuracy vs. a clinician-defined ground truth, a reasonable choice because trained clinicians are usually better classifiers than ML models. However, this metric does not fully reflect the clinical task: it neglects the fact that humans, even with perfect accuracy, are subject to sometimes significant error from the Poisson statistics of rare events, because clinical protocols often specify that a relatively small sample be examined. For example, to quantitate malaria on a thin blood film a clinician examines only 2000 red blood cells (0.0004 uL), which can yield large variation in actual number of parasites present due to Poisson variability, so that a perfect human's count can differ substantially from the true average load. In contrast, ML systems may be less accurate on an object level, but they also may have the option to examine more blood (e.g. 0.1 uL, or 250x). So while their accuracy as to parasite count in a particular sample is lower, the Poisson variability of their estimate is also lower due to larger sample size. Crucially, when an ML system moves out of the proof-of-concept stage and targets deployment in a clinical setting, its performance must match current standard of care. To this end, it may have the option to offset its lower accuracy by increasing sample size to reduce Poisson error, and thus attain the same net clinical performance as a perfectly accurate human limited by smaller sample size. In this paper, we analyze the mathematics of the trade-off between these two types of error, to enable teams developing ML systems to leverage a relative strength (larger sample sizes) to offset a relative weakness (classification accuracy). We illustrate the methods with two concrete examples: diagnosis and quantitation of malaria on blood films.
• Abstract（参考訳）: 医療機械学習アルゴリズムは、一般的に、精度に基づいて評価されるが、臨床医が定義した真実よりも、訓練された臨床医がMLモデルよりも優れた分類器であるため、合理的な選択である。 しかしながら、この測定基準は臨床の課題を完全に反映していない:ヒトが完全な正確性を持っても、稀な事象のポアソン統計から重大なエラーを受けることがあるという事実を無視する。 例えば、薄い血液膜上でマラリアを定量化するために、臨床医は2000個の赤血球(0.0004 uL)しか検査せず、ポアソンの変動によって現生の寄生虫の数が大きく変動するため、完全なヒトの数は真の平均負荷と大きく異なる。 対照的に、MLシステムはオブジェクトレベルでは正確ではないかもしれないが、より多くの血液(例えば0.1uL、250x)を調べるオプションもある。 したがって, 特定の試料中の寄生虫数に対する精度は低いが, 試料サイズが大きいため, 推定値のポアソン変量率も低い。 重要なことは、MLシステムが概念実証段階から出て、臨床環境でのデプロイメントを目標にする場合、そのパフォーマンスは現在のケア基準と一致しなければなりません。 この目的のために、ポアソン誤差を低減するためにサンプルサイズを増大させることにより、その低い精度を相殺するオプションがあり、したがって、より小さいサンプルサイズで制限された完全正確なヒトと同一の臨床性能を得ることができる。 本稿では,これらの2種類のエラー間のトレードオフの数学を解析し,MLシステムを開発するチームが相対的な強度(より大きなサンプルサイズ)を活用して相対的な弱点(分類精度)を相殺できるようにする。 本手法は,血液膜上のマラリアの診断と定量化の2つの具体例で説明する。

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