通过集值分类进行结局估计中的肺癌分期不确定性
应用统计
2022-06-22 v1
摘要
在医疗理赔数据中识别癌症分期的困难限制了肿瘤学医疗质量和健康结局研究。我们使用理赔数据拟合了将肺癌分期分类为三类（I/II期、III期和IV期）的预测算法，然后展示了一种在结局估计中纳入分类不确定性的方法。利用集值分类（set-valued classification）与分割保形推断（split conformal inference），我们展示了如何将一个在某一数据队列中开发的固定算法部署于另一队列，同时严格考虑初始分类步骤的不确定性。我们使用与Medicare理赔数据关联的SEER癌症登记数据演示了此过程。
引用
@article{arxiv.2107.01251,
title = {Uncertainty in Lung Cancer Stage for Outcome Estimation via Set-Valued Classification},
author = {Savannah Bergquist and Gabriel Brooks and Mary Beth Landrum and Nancy Keating and Sherri Rose},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.01251},
year = {2022}
}
备注
Code available at: https://github.com/sl-bergquist/cancer_classification