临床决策中主观评分的对齐
应用统计
2020-09-15 v1 机器学习
机器学习
摘要
除客观指标（如实验室数值）外，临床数据常包含专家的主观评价（如疾病严重程度评估）。客观指标更为透明且稳健，而主观评价蕴含丰富的专家知识与直觉。本工作中，我们展示了成对排序方法将主观评价与客观指标对齐的潜力，从而创建一种结合二者优势并辅助诊断的新评分。在对有患银屑病关节炎风险患者的案例研究中，我们说明所得评分（1）在检测疾病存在/缺席时提高分类准确率，（2）具有稀疏性，且（3）为后续分析提供细致的严重程度评估。
引用
@article{arxiv.2009.06403,
title = {Aligning Subjective Ratings in Clinical Decision Making},
author = {Annika Pick and Sebastian Ginzel and Stefan Rüping and Jil Sander and Ann Christina Foldenauer and Michaela Köhm},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.06403},
year = {2020}
}
备注
Accepted at the ECML 2020 workshop on Machine Learning for Pharma and Healthcare Applications (PharML)