論文の概要: Distributionally Robust Transfer Learning with Structurally Missing Covariates, with Application to Cross-National Cardiac Arrest Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24212v1
• Date: Fri, 22 May 2026 20:53:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:17.747457
• Title: Distributionally Robust Transfer Learning with Structurally Missing Covariates, with Application to Cross-National Cardiac Arrest Prediction
• Title（参考訳）: 構造的欠落した共変量を用いたロバスト伝達学習とクロスナショナル心停止予測への応用
• Abstract要約: 本稿では,予測モデルを対象人口に転送するフレームワークとしてDRUM(underlineDtributionally underlineRobust underlineUn)を提案する。 DRUMは, より良い教師付き予測を行い, 臨床分類性能の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.540707401117924
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deploying clinical prediction models across healthcare systems often fails when key training covariates are unavailable at deployment and labeled outcomes are limited in the target domain. For example, high-performing models for out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) rely on detailed prehospital measurements routinely collected in high-resource settings but unavailable in many international registries. Existing methods either discard missing covariates, sacrificing predictive information, or rely on untestable assumptions about their target distribution. We propose DRUM (\underline{D}istributionally \underline{R}obust \underline{U}nsupervised transfer learning with structurally \underline{M}issing covariates), a framework that transfers prediction models to target populations where certain covariates are structurally absent and outcome labels are unavailable. DRUM partitions covariates into shared components ($X$), observed across all settings, and missing components ($A$), observed only in the source. Rather than imputing missing covariates, DRUM optimizes worst-case predictive performance over the unknown target distribution of $A \mid X$ using a neural network generator, with a robustness parameter controlling allowable deviation from the source conditional. We further develop a bias correction procedure that reduces sensitivity to nuisance estimation error. Simulations show substantial improvements in both mean and worst-case prediction error under distribution shift. Applied to cross-national OHCA prediction, transferring models from a US registry to multiple Asian registries where prehospital variables are unrecorded, DRUM yields better-calibrated predictions and improved clinical classification performance across sites.
• Abstract（参考訳）: 医療システムに臨床予測モデルを配置することは、主要なトレーニング共変体がデプロイ時に利用できなくなり、ラベル付きの結果がターゲットドメインで制限される場合、しばしば失敗する。 例えば、オフ・オブ・ホスピタル心停止(OHCA)の高パフォーマンスモデルは、高リソース環境で定期的に収集される詳細な前房温熱測定に依存しているが、多くの国際レジストリでは利用できない。 既存の方法は、欠落した共変量を捨てたり、予測情報を犠牲にしたり、あるいは目標分布に関する証明不可能な仮定に依存する。 DRUM(\underline{D}istributionally \underline{R}obust \underline{U}nsupervised transfer learning with Structurely \underline{M}issing covariates)を提案する。 DRUMパーティショニングは共有コンポーネント(X$)、すべての設定で観測されるコンポーネント(A$)、ソースでのみ観測されるコンポーネント(A$)に共変する。 DRUMは、欠落した共変量を示すのではなく、ニューラルネットワークジェネレータを使用して、未知のターゲット分布である$A \mid X$に対して最悪のケース予測性能を最適化する。 さらに,ニュアンス推定誤差に対する感度を低減させるバイアス補正手法を開発した。 シミュレーションでは,分布シフト時の平均および最悪の予測誤差が大幅に改善された。 国家間のOHCA予測に適用し、米国レジストリから先天的な変数が記録されていない複数のアジアレジストリにモデルを転送することで、DRUMはより良い校正予測と、サイト全体の臨床分類性能を向上させる。

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