RMExplorer：一种探索疾病风险模型在人群子组上性能与公平性的可视化分析方法
人机交互
2022-09-15 v1
摘要
疾病风险模型可识别高风险患者，并帮助临床医生提供更个性化的诊疗。然而，在一个数据集上开发的风险模型可能无法泛化到不同数据集中多样化的患者子群体，并可能产生意外的性能。临床研究人员在没有工具的情况下难以跨不同子组检视风险模型。因此，我们开发了一个名为 RMExplorer（风险模型浏览器）的交互式可视化系统，以实现交互式风险模型评估。具体而言，该系统允许用户通过选择临床、人口统计或其他特征来定义患者子组，探索风险模型在这些子组上的性能与公平性，并理解特征对风险评分的贡献。为展示该工具的实用性，我们进行了一个案例研究，将 RMExplorer 应用于英国生物样本库（UK Biobank）中 445,329 个体的数据集，探索三种房颤风险模型。RMExplorer 可帮助研究人员评估其数据中感兴趣子群体上风险模型的性能与偏差。
引用
@article{arxiv.2209.06378,
title = {RMExplorer: A Visual Analytics Approach to Explore the Performance and the Fairness of Disease Risk Models on Population Subgroups},
author = {Bum Chul Kwon and Uri Kartoun and Shaan Khurshid and Mikhail Yurochkin and Subha Maity and Deanna G Brockman and Amit V Khera and Patrick T Ellinor and Steven A Lubitz and Kenney Ng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.06378},
year = {2022}
}
备注
IEEE VIS 2022 Short