論文の概要: Cohort-attention Evaluation Metric against Tied Data: Studying Performance of Classification Models in Cancer Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12755v1
• Date: Mon, 17 Mar 2025 02:50:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:58.074051
• Title: Cohort-attention Evaluation Metric against Tied Data: Studying Performance of Classification Models in Cancer Detection
• Title（参考訳）: Cohort-attention Evaluation Metric against Tied Data: : 癌検出における分類モデルの性能の検討
• Authors: Longfei Wei, Fang Sheng, Jianfei Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,これらの課題に対処するコホート・アテンション評価指標(CAT)フレームワークを提案する。 CATは患者レベルの評価、エントロピーに基づく分布重み付け、コホート重み付けの感度と特異性を導入している。 このアプローチは予測信頼性、公正性、解釈可能性を高め、AI駆動型医療スクリーニングモデルの堅牢な評価方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3767986497772466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has significantly improved medical screening accuracy, particularly in cancer detection and risk assessment. However, traditional classification metrics often fail to account for imbalanced data, varying performance across cohorts, and patient-level inconsistencies, leading to biased evaluations. We propose the Cohort-Attention Evaluation Metrics (CAT) framework to address these challenges. CAT introduces patient-level assessment, entropy-based distribution weighting, and cohort-weighted sensitivity and specificity. Key metrics like CATSensitivity (CATSen), CATSpecificity (CATSpe), and CATMean ensure balanced and fair evaluation across diverse populations. This approach enhances predictive reliability, fairness, and interpretability, providing a robust evaluation method for AI-driven medical screening models.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、特にがんの検出とリスクアセスメントにおいて、医療スクリーニングの精度を大幅に改善した。 しかしながら、従来の分類基準は、不均衡なデータ、コホート間でのパフォーマンスの変化、患者レベルの不整合を考慮せず、バイアスのある評価に繋がることが多い。 本稿では,これらの課題に対処するコホート・アテンション評価指標(CAT)フレームワークを提案する。 CATは患者レベルの評価、エントロピーに基づく分布重み付け、コホート重み付けの感度と特異性を導入している。 CATSensitivity (CATSen)、CATSpecificity (CATSpe)、CATMeanといった主要な指標は、多様な人口のバランスと公平な評価を保証する。 このアプローチは予測信頼性、公正性、解釈可能性を高め、AI駆動型医療スクリーニングモデルの堅牢な評価方法を提供する。

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