論文の概要: Conditional anomaly detection using soft harmonic functions: An application to clinical alerting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21956v1
• Date: Thu, 23 Apr 2026 09:18:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-27 15:36:26.216035
• Title: Conditional anomaly detection using soft harmonic functions: An application to clinical alerting
• Title（参考訳）: ソフト・ハーモニック・ファンクションを用いた条件異常検出:臨床診断への応用
• Authors: Michal Valko, Hamed Valizadegan, Branislav Kveton, Gregory F. Cooper, Milos Hauskrecht,
• Abstract要約: 我々は,ソフト・ハーモニック・ソリューションに基づく条件付き異常検出のための新しい非パラメトリック手法を開発した。 実世界の電子健康記録データセット上で異常なラベルを検出する上で,提案手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.23389433948732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Timely detection of concerning events is an important problem in clinical practice. In this paper, we consider the problem of conditional anomaly detection that aims to identify data instances with an unusual response, such as the omission of an important lab test. We develop a new non-parametric approach for conditional anomaly detection based on the soft harmonic solution, with which we estimate the confidence of the label to detect anomalous mislabeling. We further regularize the solution to avoid the detection of isolated examples and examples on the boundary of the distribution support. We demonstrate the efficacy of the proposed method in detecting unusual labels on a real-world electronic health record dataset and compare it to several baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: 関連事象のタイムリーな検出は、臨床実践において重要な問題である。 本稿では,重要な実験室試験の欠落など,異常な応答を持つデータインスタンスを識別することを目的とした条件付き異常検出の問題について考察する。 本研究では,ソフト・ハーモニック・ソリューションに基づく条件付き異常検出のための新しい非パラメトリック手法を開発し,ラベルの信頼度を推定し,異常な誤ラベルを検出する。 さらに、分散サポートの境界における孤立した例や例の検出を避けるために、ソリューションを正規化します。 実世界の電子健康記録データセット上で異常なラベルを検出するための提案手法の有効性を実証し,いくつかのベースライン手法と比較した。

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