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 14:03:42.319621
• 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:
• 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。

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