Docs即ROCs：一种用于估计诊断研究中平均人类表现的简单即用方法
统计方法学
2020-09-28 v2
摘要
在诊断医学研究中，对平均人类表现的估计一直存在不一致的做法。这在医学人工智能领域尤为明显，在该领域中，人类常在多读者多病例研究中与AI模型进行比较，而通常报告的汇总或平均人类灵敏度与特异度等指标会系统性地低估人类专家的表现。我们提出使用汇总受试者工作特征曲线分析（一种常用于诊断试验准确性研究荟萃分析的技术）作为一种合理且在方法学上稳健的替代方案。我们描述了使用这些方法的动机，并展示了将这些荟萃分析技术应用于若干著名医学AI研究的结果。
引用
@article{arxiv.2009.11060,
title = {Docs are ROCs: A simple off-the-shelf approach for estimating average human performance in diagnostic studies},
author = {Luke Oakden-Rayner and Lyle Palmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.11060},
year = {2020}
}
备注
14 pages, 5 figures