Explaining an increase in predicted risk for clinical alerts

[namakemono]

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論文リンク	https://arxiv.org/abs/1907.04911v1
著者	Michaela Hardt, Alvin Rajkomar, Gerardo Flores, Andrew Dai, Michael Howell, Greg Corrado, Claire Cui, Moritz Hardt
投稿日時	2019-07-10
コード

概要

多くの作業は、静的入力に対するモデルの予測を説明することを目的としています。ステートフル動的モデルが各タイムステップで入力を与えられた一連のリスク推定値を生成する一時的な設定での説明を検討します。推定リスクが増加した場合、説明の目的は、その増加を過去からのいくつかの関連する入力に帰することです。私たちの正式な設定とテクニックは一般的ですが、私たちは臨床現場で徹底的なケーススタディを実行します。ここでの目標は、患者の悪化リスクが上昇したときに臨床医に警告することです。臨床医はそれから介入して治療を調整するかどうかを決定しなければなりません。彼女が最後に患者を診察してから新しいイベントが連続して発生する可能性があることを考えると、簡潔な説明が彼女がアラートをすばやくトリアージするのに役立ちます。静的帰属法を動的な設定へと持ち上げる方法を開発します。ダイナミクス特有の課題を特定して対処します。我々はそれから実験的に専門家の評価を通して臨床警告の異なった説明の有用性を評価する。