論文の概要: Handling missing values in clinical machine learning: Insights from an expert study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09591v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 10:27:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 16:10:29.455823
• Title: Handling missing values in clinical machine learning: Insights from an expert study
• Title（参考訳）: 臨床機械学習における欠落値の扱い:専門家による考察から
• Authors: Lena Stempfle, Arthur James, Julie Josse, Tobias Gauss, Fredrik D. Johansson,
• Abstract要約: Inherently Interpretable Machine Learning (IML)モデルは、臨床的意思決定に有用なサポートを提供する。 計算不能や不完全なレコードの破棄といった従来のアプローチは、テスト時にデータが欠落しているシナリオでは現実的ではないことが多い。 フランスの29の外傷センターから55名の臨床医を調査し、3つのIMLモデルとの相互作用について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.637366819633302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inherently interpretable machine learning (IML) models offer valuable support for clinical decision-making but face challenges when features contain missing values. Traditional approaches, such as imputation or discarding incomplete records, are often impractical in scenarios where data is missing at test time. We surveyed 55 clinicians from 29 French trauma centers, collecting 20 complete responses to study their interaction with three IML models in a real-world clinical setting for predicting hemorrhagic shock with missing values. Our findings reveal that while clinicians recognize the value of interpretability and are familiar with common IML approaches, traditional imputation techniques often conflict with their intuition. Instead of imputing unobserved values, they rely on observed features combined with medical intuition and experience. As a result, methods that natively handle missing values are preferred. These findings underscore the need to integrate clinical reasoning into future IML models to enhance human-computer interaction.
• Abstract（参考訳）: Inherently Interpretable Machine Learning (IML)モデルは、臨床的意思決定に有用なサポートを提供するが、機能が欠落した値を含む場合、課題に直面している。 計算不能や不完全なレコードの破棄といった従来のアプローチは、テスト時にデータが欠落しているシナリオでは現実的ではないことが多い。 29名のフランストラウマセンターから55名の臨床医を調査し、20名の完全回答を収集し、3つのIMLモデルとの相互作用を実世界臨床環境で研究し、出血性ショックと欠損値の予測を行った。 臨床医は解釈可能性の価値を認識し,一般的なIMLアプローチに精通しているが,従来の計算手法は直感と矛盾することが多い。 観測されていない価値を示唆する代わりに、観察された特徴と医学的直観と経験に頼っている。 結果として、欠落した値をネイティブに扱うメソッドが好まれる。 これらの知見は、ヒトとコンピュータの相互作用を強化するために、将来のMLモデルに臨床推論を統合する必要性を浮き彫りにした。

関連論文リスト

• Evaluating Machine Learning Models against Clinical Protocols for Enhanced Interpretability and Continuity of Care [39.58317527488534]
  臨床実践において、意思決定は確立されたプロトコルに大きく依存し、しばしば規則として定式化される。 機械学習アプリケーションの増加にもかかわらず、臨床実践への導入は依然として限られている。 確立されたプロトコルに関して,MLモデルの精度を評価する指標を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-05T13:50:09Z)
• ALPEC: A Comprehensive Evaluation Framework and Dataset for Machine Learning-Based Arousal Detection in Clinical Practice [8.530898223158843]
  本稿では,覚醒剤の局所化と正確な事象数(ALPEC)を重視した新しい後処理・評価フレームワークを提案する。 本論文と並行してデータセットを公開し,マルチモーダルデータを利用した覚醒的オンセット検出の利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T10:03:37Z)
• When Raw Data Prevails: Are Large Language Model Embeddings Effective in Numerical Data Representation for Medical Machine Learning Applications? [8.89829757177796]
  大規模言語モデルの最後の隠れ状態からベクター表現が医療診断および予後に有効であることを示す。 我々は,異常な生理的データを表すため,ゼロショット設定の命令調整LDMに着目し,それらのユーティリティを特徴抽出器として評価する。 医学MLタスクでは生データの特徴が依然として有効であることが示唆されているが、ゼロショットLSM埋め込みは競争力のある結果を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-15T03:56:40Z)
• Robust and Interpretable Medical Image Classifiers via Concept Bottleneck Models [49.95603725998561]
  本稿では,自然言語の概念を用いた堅牢で解釈可能な医用画像分類器を構築するための新しいパラダイムを提案する。 具体的には、まず臨床概念をGPT-4から検索し、次に視覚言語モデルを用いて潜在画像の特徴を明示的な概念に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T21:57:09Z)
• Towards Better Modeling with Missing Data: A Contrastive Learning-based Visual Analytics Perspective [7.577040836988683]
  データ不足は機械学習(ML)モデリングの課題となる可能性がある。 現在のアプローチは、特徴計算とラベル予測に分類される。 本研究は、観測データに欠落した値でモデル化するコントラスト学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T13:16:24Z)
• Mixed-Integer Projections for Automated Data Correction of EMRs Improve Predictions of Sepsis among Hospitalized Patients [7.639610349097473]
  本稿では,領域制約として臨床専門知識をシームレスに統合する革新的プロジェクションに基づく手法を提案する。 我々は、患者データの健全な範囲を規定する制約から補正されたデータの距離を測定する。 AUROCは0.865で、精度は0.922で、従来のMLモデルを上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T15:14:49Z)
• TREEMENT: Interpretable Patient-Trial Matching via Personalized Dynamic Tree-Based Memory Network [54.332862955411656]
  臨床試験は薬物開発に不可欠であるが、しばしば高価で非効率な患者募集に苦しむ。 近年,患者と臨床試験を自動マッチングすることで患者採用を高速化する機械学習モデルが提案されている。 本稿では,TREement という名前の動的ツリーベースメモリネットワークモデルを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T12:35:09Z)
• Interpretable Medical Diagnostics with Structured Data Extraction by Large Language Models [59.89454513692417]
  タブラルデータはしばしばテキストに隠され、特に医学的診断報告に使用される。 本稿では,TEMED-LLM と呼ばれるテキスト医療報告から構造化表状データを抽出する手法を提案する。 本手法は,医学診断における最先端のテキスト分類モデルよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T09:12:28Z)
• Context-dependent Explainability and Contestability for Trustworthy Medical Artificial Intelligence: Misclassification Identification of Morbidity Recognition Models in Preterm Infants [0.0]
  説明可能なAI(XAI)は、エンドユーザーをサポートするAI推論を明確にすることで、この要件に対処することを目指している。 提案手法は,3つの主要な柱上に構築され,臨床コンテキストの潜時空間を利用して特徴セットを分解し,世界的説明の臨床的関連性を評価するとともに,局所的説明に基づく潜時空間類似性(LSS)を考察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T07:59:09Z)
• Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9062883851246]
  機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。 アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。 マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T09:35:38Z)
• Benchmarking Heterogeneous Treatment Effect Models through the Lens of Interpretability [82.29775890542967]
  治療のパーソナライズされた効果を見積もるのは複雑だが、普及している問題である。 ヘテロジニアス処理効果推定に関する機械学習文献の最近の進歩は、洗練されたが不透明なツールの多くを生み出した。 我々は、ポストホックな特徴重要度法を用いて、モデルの予測に影響を及ぼす特徴を特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T17:59:05Z)
• VBridge: Connecting the Dots Between Features, Explanations, and Data for Healthcare Models [85.4333256782337]
  VBridgeは、臨床医の意思決定ワークフローに機械学習の説明をシームレスに組み込むビジュアル分析ツールである。 我々は,臨床医がMLの特徴に慣れていないこと,文脈情報の欠如,コホートレベルの証拠の必要性など,3つの重要な課題を特定した。 症例スタディと専門医4名のインタビューを通じて, VBridgeの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T17:34:13Z)
• Integrating Expert ODEs into Neural ODEs: Pharmacology and Disease Progression [71.7560927415706]
  潜在ハイブリッドモデル(LHM)は、専門家が設計したODEのシステムと機械学習したNeural ODEを統合し、システムのダイナミクスを完全に記述する。 新型コロナウイルス患者のLHMと実世界の集中治療データについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T11:42:45Z)
• Performance metrics for intervention-triggering prediction models do not reflect an expected reduction in outcomes from using the model [71.9860741092209]
  臨床研究者はしばしばリスク予測モデルの中から選択し評価する。 振り返りデータから算出される標準メトリクスは、特定の仮定の下でのみモデルユーティリティに関係します。 予測が時間を通して繰り返し配信される場合、標準メトリクスとユーティリティの関係はさらに複雑になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T16:26:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。