诊断框架用于在临时标记的数据上本地验证临床机器学习模型
Maximilian Schuessler1, Scott Fleming1, Shannon Meyer2
1Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, CA, USA.
Communications medicine
|July 2, 2025
概括
一个新的诊断框架在动态瘤学环境中验证机器学习模型. 它解决了数据漂移问题,并确保了可靠的临床预测和改善患者护理的时间一致性.
科学领域:
- 临床信息学 临床信息学
- 医疗保健中的机器学习
- 瘤学 数据科学 数据科学
背景情况:
- 现实世界瘤环境由于不断变化的实践,技术和患者人口统计数据而表现出高度的活力.
- 这种变化可能会导致数据转移,从而对机器学习模型的性能产生负面影响.
- 现有的诊断框架用于对临床机器学习模型进行时间一致性审查是有限的.
研究的目的:
- 引入一种模型不可知的诊断框架,用于验证使用时间标记数据的临床机器学习模型.
- 评估机器学习模型在动态医疗环境中的时间一致性和未来适用性.
主要方法:
- 通过使用2010-2022年EHR数据分析了接受抗瘤治疗的24000多名癌症患者的队列.
- 三个模型 (LASSO,RF,XGBoost) 在一个四个阶段的验证框架内实施.
- 该框架包括数据分区,时间演变特征,模型寿命分析和特征重要性评估.
主要成果:
- 该框架在预测癌症患者急性护理利用率 (ACU) 时,识别了随时间变化的特征,标签和数据值.
- 通过将多年数据分成培训和验证集来评估绩效.
- 使用特征重要性和数据估值算法进行数据质量评估和特征减少.
结论:
- 数据的及时性和相关性对于在临床实践中有效部署机器学习模型至关重要.
- 该研究表明,在预测ACU时,数据漂移的迹象中度,这强调了时间考虑的重要性.
- 开发的框架对于在护理点验证机器学习模型至关重要.
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