可穿戴传感研究中的真值权衡
计算机与社会
2020-01-28 v1
摘要
Perez等人使用Apple Watch识别心房颤动（AF）的研究，是 wearable 计算中大规模机器学习的分水岭时刻。识别相关患者将对医疗研究极为重要。对于AF这类病症，这可将中风风险降低三分之二。在Perez等人的研究中，420,000人中仅450人有真值数据。他们的研究使用不规则脉搏通知排除了417,000名参与者。这一设计决策意味着其研究只能报告阳性预测值（PPV），而无法探讨灵敏度或特异度。在本社论中，我们探讨获取真值数据的困难及其对研究设计的影响。
引用
@article{arxiv.2001.09738,
title = {The Ground Truth Trade-Off in Wearable Sensing Studies},
author = {Daniyal Liaqat and Robert Wu and Salaar Liaqat and Eyal de Lara and Andrea Gershon and Frank Rudzicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.09738},
year = {2020}
}