論文の概要: Out-of-distribution Reject Option Method for Dataset Shift Problem in Early Disease Onset Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19864v2
• Date: Mon, 26 May 2025 10:07:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 19:27:26.421164
• Title: Out-of-distribution Reject Option Method for Dataset Shift Problem in Early Disease Onset Prediction
• Title（参考訳）: 早期疾患発症予測におけるデータセットシフト問題に対するアウト・オブ・ディストリビューション・リジェクション・オプション法
• Authors: Taisei Tosaki, Eiichiro Uchino, Ryosuke Kojima, Yohei Mineharu, Yuji Okamoto, Mikio Arita, Nobuyuki Miyai, Yoshinori Tamada, Tatsuya Mikami, Koichi Murashita, Shigeyuki Nakaji, Yasushi Okuno,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイム設定におけるデータセットシフトを減少させるために,予測(ODROP)のアウト・オブ・ディストリビューション・リジェクションオプションを提案する。 我々は、糖尿病、ジスリピド血症、高血圧という3つの疾患発症予測タスクで、データセットシフトを伴う現実の健康チェックデータセットを2つ使用した。 5つのOOD手法では, 可変オートエンコーダ法によりAUROCの安定性が向上し, 改良が見られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.382273111067512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning is increasingly used to predict lifestyle-related disease onset using health and medical data. However, its predictive accuracy for use is often hindered by dataset shift, which refers to discrepancies in data distribution between the training and testing datasets. This issue leads to the misclassification of out-of-distribution (OOD) data. To diminish dataset shift in real-world settings, this paper proposes the out-of-distribution reject option for prediction (ODROP). This method integrates an OOD detection model to preclude OOD data from the prediction phase. We used two real-world health checkup datasets (Hirosaki and Wakayama) with dataset shift, across three disease onset prediction tasks: diabetes, dyslipidemia, and hypertension. Both components of ODROP method -- the OOD detection model and the prediction model -- were trained on the Hirosaki dataset. We assessed the effectiveness of ODROP on the Wakayama dataset using AUROC-rejection rate curve plot. In the five OOD detection approaches (the variational autoencoder, neural network ensemble std, neural network ensemble epistemic, neural network energy, and neural network gaussian mixture based energy measurement), the variational autoencoder method demonstrated notably higher stability and a greater improvement in AUROC. For example, in the Wakayama dataset, the AUROC for diabetes onset increased from 0.80 without ODROP to 0.90 at a 31.1% rejection rate, and for dyslipidemia, it improved from 0.70 without ODROP to 0.76 at a 34% rejection rate. In addition, we categorized dataset shifts into two types using SHAP clustering -- those that considerably affect predictions and those that do not. This study is the first to apply OOD detection to actual health and medical data, demonstrating its potential to substantially improve the accuracy and reliability of disease prediction models amidst dataset shift.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、健康データや医療データを使って生活習慣病の発症を予測するのにますます使われている。 しかしながら、その使用の予測精度は、トレーニングとテストデータセット間のデータ分散の相違を示すデータセットシフトによって妨げられることが多い。 この問題は、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの誤分類につながる。 本稿では,現実の環境におけるデータセットのシフトを減らすために,予測のための分布外拒絶オプション(ODROP)を提案する。 この方法は、OOD検出モデルを統合して、予測フェーズからOODデータを阻止する。 本研究は,糖尿病,ジスリピド血症,高血圧の3つの発症予測タスクにおいて,現実の健康診断データセット(広崎,和歌山)をデータセットシフトで使用した。 ODROP法のコンポーネント – OOD検出モデルと予測モデル – はいずれも,弘前データセット上でトレーニングされた。 AUROC-rejection rate curve plot を用いた和歌山データセットにおけるODROPの有効性を検討した。 OOD検出の5つのアプローチ(変分オートエンコーダ、ニューラルネットワークアンサンブルstd、ニューラルネットワークアンサンブル疫学、ニューラルネットワークエネルギー、ニューラルネットワークガウス混合エネルギー測定)において、変分オートエンコーダ法はAUROCの安定性と改善を顕著に示す。 例えば、和歌山データセットでは、糖尿病発症のAUROCは31.1%の拒絶率で0.80から0.90に増加し、ジスリピド血症では0.70から34%の拒絶率で0.76に改善した。 さらに、データセットのシフトを、SHAPクラスタリングを使って2つのタイプに分類しました。 本研究は、OOD検出を実際の健康・医療データに適用し、データセットシフト中の疾患予測モデルの精度と信頼性を大幅に向上させる可能性を実証した最初のものである。

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