論文の概要: Joint Score-Threshold Optimization for Interpretable Risk Assessment Under Partial Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21934v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 18:07:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 19:54:32.474771
• Title: Joint Score-Threshold Optimization for Interpretable Risk Assessment Under Partial Supervision
• Title（参考訳）: 部分監督下での解釈可能なリスク評価のための共同スコア閾値最適化
• Authors: Fardin Gankhanloo, Emmett Springer, Erik H. Hoyer, Daniel L. Young, Kimia Ghobadi,
• Abstract要約: 医療におけるリスクアセスメントツールは、通常、しきい値を介して患者を通常のリスクカテゴリにマッピングするポイントベースのスコアリングシステムを使用する。 2つの基本的な課題は、(1)介入検閲の結果から生じる部分的監督、(2)順序距離の増加に伴う非対称的誤分類コストである。 本稿では,これらの制約下でのスコアリング重みとカテゴリ閾値を協調的に最適化する混合整数プログラミングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.059313275041517295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Risk assessment tools in healthcare commonly employ point-based scoring systems that map patients to ordinal risk categories via thresholds. While electronic health record (EHR) data presents opportunities for data-driven optimization of these tools, two fundamental challenges impede standard supervised learning: (1) partial supervision arising from intervention-censored outcomes, where only extreme categories can be reliably labeled, and (2) asymmetric misclassification costs that increase with ordinal distance. We propose a mixed-integer programming (MIP) framework that jointly optimizes scoring weights and category thresholds under these constraints. Our approach handles partial supervision through per-instance feasible label sets, incorporates asymmetric distance-aware objectives, and prevents middle-category collapse via minimum threshold gaps. We further develop a CSO relaxation using softplus losses that preserves the ordinal structure while enabling efficient optimization. The framework supports governance constraints including sign restrictions, sparsity, and minimal modifications to incumbent tools, ensuring practical deployability in clinical workflows.
• Abstract（参考訳）: 医療におけるリスクアセスメントツールは、通常、しきい値を介して患者を通常のリスクカテゴリにマッピングするポイントベースのスコアリングシステムを使用する。 電子健康記録(EHR)データは、これらのツールをデータ駆動で最適化する機会を示す一方で、(1)極端カテゴリのみを確実にラベル付けできる介入検閲結果から生じる部分的監督、(2)順序距離の増加に伴う非対称的な誤分類コストの2つの基本的な課題が標準教師付き学習を妨げる。 本稿では,これらの制約下でのスコアリング重みとカテゴリ閾値を協調的に最適化する混合整数プログラミング(MIP)フレームワークを提案する。 提案手法は,非対称な距離認識目標を取り入れ,最小限の閾値差による中間カテゴリー崩壊を防止する。 さらに、効率的な最適化を実現しつつ、順序構造を保存するソフトプラス損失を用いたCSO緩和を開発する。 このフレームワークは、署名の制限、スパーシリティ、既存のツールへの最小限の変更を含むガバナンスの制約をサポートし、臨床ワークフローにおける実用的なデプロイ性を保証する。

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