論文の概要: Domain Generalization and Adaptation in Intensive Care with Anchor Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21783v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 13:09:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.352495
- Title: Domain Generalization and Adaptation in Intensive Care with Anchor Regression
- Title（参考訳）: アンカー回帰を伴う集中治療におけるドメインの一般化と適応
- Authors: Malte Londschien, Manuel Burger, Gunnar Rätsch, Peter Bühlmann,
- Abstract要約: 我々は,9つの異なるICUデータベースから40,000人の患者からなる大規模なデータセットにアンカー回帰を適用し,アンカーブースティングを導入する。
これらの手法は、アンカーの異質性のような理論的な仮定の違反に対して堅牢であるように見える。
大規模外部データデータセットの有用性を定量化する新しい概念的枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.409435948253845
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The performance of predictive models in clinical settings often degrades when deployed in new hospitals due to distribution shifts. This paper presents a large-scale study of causality-inspired domain generalization on heterogeneous multi-center intensive care unit (ICU) data. We apply anchor regression and introduce anchor boosting, a novel, tree-based nonlinear extension, to a large dataset comprising 400,000 patients from nine distinct ICU databases. The anchor regularization consistently improves out-of-distribution performance, particularly for the most dissimilar target domains. The methods appear robust to violations of theoretical assumptions, such as anchor exogeneity. Furthermore, we propose a novel conceptual framework to quantify the utility of large external data datasets. By evaluating performance as a function of available target-domain data, we identify three regimes: (i) a domain generalization regime, where only the external model should be used, (ii) a domain adaptation regime, where refitting the external model is optimal, and (iii) a data-rich regime, where external data provides no additional value.
- Abstract（参考訳）: 臨床現場における予測モデルの性能は, 転院に伴う転院によって低下することが多い。
本稿では,異種多施設集中治療単位(ICU)データに対する因果性に着想を得た領域一般化の大規模研究について述べる。
我々は,9つの異なるICUデータベースから40,000人の患者からなる大規模データセットに対して,アンカー回帰と,新しい木に基づく非線形拡張であるアンカーブースティングを導入する。
アンカー正規化は、特に最も異なるターゲットドメインにおいて、配当外のパフォーマンスを一貫して改善する。
これらの手法は、アンカーの異質性のような理論的な仮定の違反に対して堅牢であるように見える。
さらに,大規模な外部データデータセットの有用性を定量化する新しい概念的枠組みを提案する。
利用可能なターゲットドメインデータの関数としての性能を評価することで、3つのルールを識別する。
(i)外部モデルのみを使用する領域一般化体制。
二 外部モデルの再適合が最適である領域適応体制
(iii)外部データが付加価値を提供しないデータリッチなレシエーション。
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