論文の概要: An MLI-Guided Framework for Subgroup-Aware Modeling in Electronic Health Records (AdaptHetero)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21197v3
• Date: Thu, 07 Aug 2025 05:08:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-08 21:11:55.61751
• Title: An MLI-Guided Framework for Subgroup-Aware Modeling in Electronic Health Records (AdaptHetero)
• Title（参考訳）: 電子健康記録(AdaptHetero)におけるサブグループ認識モデリングのためのMLIガイドフレームワーク
• Authors: Ling Liao, Eva Aagaard,
• Abstract要約: AdaptHeteroは、解釈可能性の洞察を実行可能なガイダンスに変換する、新しいMLI駆動のフレームワークである。 AdaptHeteroは、ICU死亡率、院内死亡率、隠された低酸素症を予測するための不均一なモデル挙動を一貫して明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18416014644193068
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Machine learning interpretation (MLI) has primarily been leveraged to foster clinician trust and extract insights from electronic health records (EHRs), rather than to guide subgroup-specific, operationalizable modeling strategies. To bridge this gap, we propose AdaptHetero, a novel MLI-driven framework that transforms interpretability insights into actionable guidance for tailoring model training and evaluation across subpopulations. Evaluated on three large-scale EHR datasets -- GOSSIS-1-eICU, WiDS, and MIMIC-IV -- AdaptHetero consistently uncovers heterogeneous model behaviors in predicting ICU mortality, in-hospital death, and hidden hypoxemia. Integrating SHAP-based interpretation with unsupervised clustering, AdaptHetero identifies clinically meaningful, subgroup-specific characteristics, improving predictive performance across many subpopulations (with gains up to 174.39 percent) while proactively flagging potential risks in others. These results highlight the framework's promise for more robust, equitable, and context-aware clinical deployment.
• Abstract（参考訳）: 機械学習解釈(MLI)は、主に、サブグループ固有の運用可能なモデリング戦略を導くのではなく、臨床医の信頼を育み、電子健康記録(EHR)から洞察を抽出するために活用されている。 このギャップを埋めるために、我々は、解釈可能性の洞察を行動可能なガイダンスに変換する新しいMLI駆動のフレームワークAdaptHeteroを提案する。 大規模なEHRデータセット(GOSSIS-1-eICU、WiDS、MIMIC-IV)を評価することで、AdaptHeteroは一貫して、ICU死亡率、院内死亡率、隠れ低酸素症を予測する不均一なモデル行動を明らかにする。 SHAPベースの解釈を教師なしクラスタリングと統合し、AdaptHeteroは臨床的に意味のあるサブグループ固有の特徴を特定し、多くのサブ集団(最大174.39パーセント)で予測性能を向上させると同時に、潜在的なリスクを積極的にフラグ付けする。 これらの結果は、より堅牢で、公平で、文脈に配慮した臨床展開に対するフレームワークの約束を浮き彫りにしている。

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