评估倾向性得分匹配的抽样效应,以减少医学数据中选择偏差
Minji Roh1, Sujin Yum1, Gihun Joo2
1Interdisciplinary Graduate Program in Medical Bigdata Convergence, Kangwon National University, Chuncheon, Republic of Korea.
倾向分数匹配 (PSM) 可以减少医疗机器学习模型的选择偏差,提高可靠性. 然而,它的有效性取决于偏差和匹配策略的程度,以避免性能下降.
科学领域:
- 机器学习在医学中的应用
- 医学数据科学 医学数据科学
- 偏差缓解技术的技术.
背景情况:
- 选择偏差显著影响现实世界的医疗机器学习模型性能.
- 有限的研究存在于医学数据集中减轻选择偏差.
- 解决偏见对于可靠和可泛化的医疗AI至关重要.
研究的目的:
- 评估倾向分数匹配 (PSM) 以减少不平衡医疗数据中的选择偏差.
- 评估PSM对机器学习分类性能的影响.
- 将PSM与各种重新采样技术进行比较.
主要方法:
- 应用PSM和重新采样技术 (低采样,超采样,混合) 到三个医疗数据集 (痴呆症,甲状腺功能低下症,心血管疾病).
- 使用标准化平均差异 (SMD) 量化选择偏差.
- 使用AUROC,AUPRC,准确度,精度,回忆,F1得分,特异性,校准,布里尔得分和决策曲线分析来评估模型性能.
主要成果:
- PSM有效地减少了SMD,这表明选择偏差减少了.
- 在有限/中等不平衡的数据集中,PSM保持了稳定的分类性能,并提高了内部有效性.
- 根据选择偏差的程度和匹配的限制性,PSM的影响有所不同.
结论:
- 医疗机器学习模型 (PSM) 显示出提高医疗机器学习模型可靠性和通用性的潜力.
- 在应用PSM时,仔细考虑数据集特征和匹配策略至关重要.
- 在适当使用时,PSM可以成为改进现实世界医疗数据分析的宝贵工具.
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