論文の概要: Sample Selection Bias in Machine Learning for Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07841v1
• Date: Mon, 13 May 2024 15:30:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 13:06:14.526469
• Title: Sample Selection Bias in Machine Learning for Healthcare
• Title（参考訳）: 医療用機械学習におけるサンプル選択バイアス
• Authors: Vinod Kumar Chauhan, Lei Clifton, Achille Salaün, Huiqi Yvonne Lu, Kim Branson, Patrick Schwab, Gaurav Nigam, David A. Clifton,
• Abstract要約: サンプル選択バイアス(英: sample selection bias, SSB)とは、研究対象の人口が減少し、偏りがあり潜在的に有害な決定につながることを指す。 SSBは文献でよく知られているが、医療のための機械学習についてはほとんど研究されていない。 偏り補正ではなく,対象集団の同定に基づいて,SSBに対処するための新たな研究方向を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.549969100454803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While machine learning algorithms hold promise for personalised medicine, their clinical adoption remains limited. One critical factor contributing to this restraint is sample selection bias (SSB) which refers to the study population being less representative of the target population, leading to biased and potentially harmful decisions. Despite being well-known in the literature, SSB remains scarcely studied in machine learning for healthcare. Moreover, the existing techniques try to correct the bias by balancing distributions between the study and the target populations, which may result in a loss of predictive performance. To address these problems, our study illustrates the potential risks associated with SSB by examining SSB's impact on the performance of machine learning algorithms. Most importantly, we propose a new research direction for addressing SSB, based on the target population identification rather than the bias correction. Specifically, we propose two independent networks (T-Net) and a multitasking network (MT-Net) for addressing SSB, where one network/task identifies the target subpopulation which is representative of the study population and the second makes predictions for the identified subpopulation. Our empirical results with synthetic and semi-synthetic datasets highlight that SSB can lead to a large drop in the performance of an algorithm for the target population as compared with the study population, as well as a substantial difference in the performance for the target subpopulations that are representative of the selected and the non-selected patients from the study population. Furthermore, our proposed techniques demonstrate robustness across various settings, including different dataset sizes, event rates, and selection rates, outperforming the existing bias correction techniques.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムはパーソナライズド医療を約束するが、臨床応用は限られている。 この抑制に寄与する重要な要因の1つは、サンプル選択バイアス(SSB)であり、これは研究の人口が対象の人口より少ないことを示し、バイアスがあり、潜在的に有害な決定をもたらすことを意味する。 SSBは文献でよく知られているが、医療のための機械学習についてはほとんど研究されていない。 さらに,従来の手法では,対象個体群と対象個体群の分布のバランスをとることでバイアスの補正が試みられ,予測性能が低下する可能性がある。 これらの問題に対処するために,本研究では,SSBが機械学習アルゴリズムの性能に与える影響を調べることによって,SSBに関連する潜在的なリスクについて説明する。 より重要なことは、偏り補正ではなく、対象集団の同定に基づいて、SSBに対処するための新たな研究方向を提案することである。 具体的には、SSBに対処するための2つの独立したネットワーク(T-Net)とマルチタスクネットワーク(MT-Net)を提案する。 合成および半合成データセットを用いた実験結果から,SSBは対象個体群と比較して,対象個体群に対するアルゴリズムの性能が大幅に低下すること,および,対象個体群の代表である対象個体群と非選択個体群に対する性能に有意な差があることが示唆された。 さらに,提案手法は,データセットサイズ,イベントレート,選択率など,さまざまな設定において堅牢性を示し,既存のバイアス補正手法よりも優れていた。

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