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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06065v2
• Date: Sat, 18 May 2024 18:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 20:25:40.048032
• 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: 人間は稀な出来事のポアソン統計から非自明な誤りを被る。 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。 臨床展開の資格を得るためには、MLシステムのパフォーマンスは現在のケア基準に適合しなければならない。
• 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 initial choice since trained clinicians are usually better classifiers than ML models. However, this metric does not fully capture the actual clinical task: it neglects the fact that humans, even with perfect accuracy, are subject to non-trivial error from the Poisson statistics of rare events, because clinical protocols often specify a relatively small sample size. 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 Poisson variation in the actual number of parasites present, so that a perfect human's count can differ substantially from the true average load. In contrast, an ML system may be less accurate on an object level, but it may also have the option to examine more blood (e.g. 0.1 uL, or 250x). Then while its parasite identification error is higher, the Poisson variability of its estimate is lower due to larger sample size. To qualify for clinical deployment, an ML system's performance must match current standard of care, typically a very demanding target. To achieve this, it may be possible to offset the ML system's lower accuracy by increasing its 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 analyse the mathematics of the relationship between Poisson error, classification error, and total error. This mathematical toolkit enables teams optimizing 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）: 医学機械学習アルゴリズムは通常、精度に基づいて評価されるが、臨床医が定義した真実は、訓練された臨床医が通常、MLモデルよりも優れた分類器であるので、合理的な初期選択である。 しかし、この測定基準は実際の臨床的タスクを完全に捉えていない。ヒトが完全に正確であっても、稀な事象のポアソン統計から非自明な誤りを犯してい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、これは実際の寄生虫数に大きなポアソン変動をもたらすので、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。 寄生虫同定誤差は高いが, 標本サイズが大きいため, 推定値のポアソン変動は小さい。 臨床展開の資格を得るためには、MLシステムのパフォーマンスは現在のケアの標準(典型的には非常に要求の多い目標)と一致しなければならない。 これを実現するために、サンプルサイズを大きくしてポアソン誤差を低減することにより、MLシステムの低い精度を相殺することが可能であり、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精度の人間と同一の臨床性能を得ることができる。 本稿では,ポアソン誤差,分類誤差,総誤差の関係を数学的に解析する。 この数学的ツールキットにより、チームはMLシステムを最適化し、相対的な強度(より大きなサンプルサイズ)を利用して相対的な弱点(分類精度)を相殺することができる。 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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