健康予測のための機械学習におけるデータセットシフトの検出と緩和のための戦略:体系的なレビュー
Gabriel Ferreira Dos Santos Silva1, Fabiano Novaes Barcellos Filho1, Roberta Moreira Wichmann2
1School of Public Health - University of São Paulo. Av. Dr. Arnaldo, 715 - Cerqueira César, São Paulo, SP 01246-904, Brazil.
健康予測のための機械学習 (ML) のデータセットシフトを特定し,修正することは極めて重要です. 方法はあるが,普遍的に適用できるアプローチはなく,現実世界の検証の必要性を強調している.
科学分野:
- 医療における機械学習
- データサイエンス
- 生物医学情報学
背景:
- データセットのシフトは,医療における機械学習 (ML) モデルの信頼性にとって大きな課題です.
- MLの予測の信頼性を確保するには,データの不一致を検出し,軽減するための効果的な戦略が必要です.
研究 の 目的:
- 健康予測MLのアプリケーションにおけるデータセットのシフトを特定し,修正するための方法を包括的に検討する.
- 医療分野におけるデータセットのシフト検出と修正技術に関する現在の文献を統合する.
主な方法:
- 主要な科学データベース (PubMed,IEEE Xplore,Scopus,Web of Science) で体系的な文献検索を行っています.
- 2019年から2025年の間に発表された32件の研究が含まれており,ML,ヘルスケア,データセットのシフトに焦点を当てています.
- データセットのシフトタイプ,検出/修正戦略,アルゴリズム,パフォーマンスへの影響に基づく研究の評価.
主要な成果:
- タイムシフトとコンセプトドリフトは,最も頻繁に扱われるデータセットシフトタイプです.
- モデルベースのモニタリングと統計的テストが検出に優勢である.再訓練と特徴工学は一般的な修正方法である.
- 既存の方法は適度な解釈性と実現性を示しているが,標準化されたメトリックと外部検証が欠けている.
結論:
- 単一のデータセットのシフト管理方法は,すべての健康MLアプリケーションに広く一般化できません.
- これらのテクニックの実際の臨床実施は,現在限られている.
- 将来の研究は,将来的な評価,サブグループ分析,および,堅実で公平なML導入のための臨床的意思決定支援システムの統合に焦点を当てるべきです.
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