Forscher der Icahn School of Medicine und der University of Michigan haben herausgefunden, dass maschinelle Lernmodelle im Gesundheitswesen negativ von ihrem eigenen Erfolg beeinflusst werden können. Die Studie analysierte den Einfluss der Implementierung von Vorhersagemodellen auf ihre anschließende Leistung. Die Forscher simulierten kritische Pflegeszenarien in zwei Gesundheitseinrichtungen und analysierten 130.000 kritische Pflegeaufnahmen. Sie untersuchten drei Hauptszenarien: das erneute Trainieren von Modellen nach dem ersten Einsatz, das Erstellen eines neuen Modells, nachdem bereits eines in Gebrauch ist, und die gleichzeitige Verwendung von zwei Vorhersagemodellen. Die Studie ergab, dass das erneute Trainieren von Modellen paradoxerweise zu weiterer Degradierung führen kann, indem es die erlernten Beziehungen zwischen Präsentation und Ergebnis stört. Die Studie stellte außerdem fest, dass die Verwendung eines Vorhersagemodells ein anderes Modell veraltet machen kann und dass die Verwendung von Patientendaten, die durch maschinelles Lernen beeinflusst sind, um weitere Modelle zu trainieren, unangemessen sein kann. Die Forscher empfehlen die Implementierung eines Systems zur Verfolgung der von maschinellem Lernen betroffenen Personen und die Ausgabe von Richtlinien für ihren Einsatz.

Einführung

Dieser Artikel untersucht die Ergebnisse einer Studie, die von Forschern der Icahn School of Medicine und der University of Michigan durchgeführt wurde. Die Studie zeigt die möglichen negativen Auswirkungen von Machine Learning-Modellen im Gesundheitswesen auf. Der Schwerpunkt der Studie liegt auf der Leistung von Vorhersagemodellen in intensivmedizinischen Szenarien und identifiziert Schlüsselfaktoren, die zur Verschlechterung dieser Modelle führen können.

Methodik und Umfang der Studie

Die Forscher simulierten intensivmedizinische Szenarien in zwei Gesundheitseinrichtungen und analysierten einen Datensatz mit 130.000 intensivmedizinischen Aufnahmen. Die Studie konzentrierte sich auf drei spezifische Szenarien, um den Einfluss auf die Modellleistung zu bewerten:

  1. Das Wiedertrainieren von Modellen nach ihrer ersten Verwendung
  2. Die Erstellung eines neuen Modells, nachdem bereits eines im Einsatz war
  3. Die gleichzeitige Verwendung von zwei Vorhersagemodellen

Diese Szenarien ermöglichten es den Forschern, zu untersuchen, wie sich unterschiedliche Ansätze zur Implementierung von Vorhersagemodellen auf deren nachfolgende Leistung auswirken können.

Auswirkungen des Wiedertrainierens von Modellen

Die Studie ergab, dass das Wiedertrainieren von Modellen paradoxerweise zu einer weiteren Verschlechterung der Leistung führen kann. Diese Verschlechterung wird hauptsächlich auf die Störung der erlernten Beziehungen zwischen Präsentation und Ergebnis zurückgeführt, wenn die Trainingsdaten verändert werden. Mit anderen Worten, das erneute Trainieren des Modells nach der ersten Verwendung kann tatsächlich zu einer Verringerung seiner Vorhersagefähigkeiten führen.

Zusammenfassung:

Das erneute Trainieren von Machine Learning-Modellen im Gesundheitswesen kann sich negativ auf ihren Erfolg auswirken. Es stört die erlernten Beziehungen zwischen Präsentation und Ergebnis und führt zu einer weiteren Verschlechterung ihrer Vorhersageleistung.

Erstellung neuer Modelle nach bereits erfolgtem Einsatz

Die Studie untersuchte auch die Auswirkungen der Erstellung eines neuen Vorhersagemodells, nachdem bereits eines im Einsatz war. Es wurde festgestellt, dass das Einführen eines neuen Modells das vorherige Modell obsolet macht. Das neu erstellte Modell übertraf das ältere Modell und betonte damit die Notwendigkeit der Überwachung und Aktualisierung von Modellen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Zusammenfassung:

Das Einführen eines neuen Vorhersagemodells nach bereits erfolgtem Einsatz kann das ältere Modell obsolet machen. Es ist entscheidend, Modelle kontinuierlich zu überwachen und zu aktualisieren, um eine optimale Leistung und Ergebnisse im Gesundheitswesen zu gewährleisten.

Die gleichzeitige Verwendung von Vorhersagemodellen

Darüber hinaus untersuchte die Studie die Auswirkungen der gleichzeitigen Verwendung von zwei Vorhersagemodellen in derselben Gesundheitseinrichtung. Die Forschung zeigte, dass ein Vorhersagemodell die Leistung eines anderen negativ beeinflussen kann, wenn sie zusammen verwendet werden. Dieses Ergebnis unterstreicht die Notwendigkeit einer sorgfältigen Abwägung bei der Implementierung mehrerer Modelle gleichzeitig, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Zusammenfassung:

Die gleichzeitige Verwendung mehrerer Vorhersagemodelle im Gesundheitswesen kann sich nachteilig auf ihre individuelle Leistung auswirken. Es ist notwendig, die Kompatibilität und mögliche Interferenzen zwischen verschiedenen Modellen sorgfältig zu evaluieren, um genaue und zuverlässige Vorhersagen zu gewährleisten.

Verwendung von vom Machine Learning beeinflussten Patientendaten für das Training

Die Studie brachte auch Bedenken hinsichtlich der Verwendung von von Machine Learning-Algorithmen beeinflussten Patientendaten für das Training weiterer Vorhersagemodelle zum Ausdruck. Es wird darauf hingewiesen, dass dies möglicherweise nicht angemessen ist, da die durch die ursprünglichen Modelle gelernten Vorurteile und Muster unbeabsichtigt die nachfolgenden Trainingsprozesse beeinflussen könnten, was zu ungenauen Vorhersagen und Ergebnissen führen kann.

Zusammenfassung:

Die Verwendung von Patientendaten, die bereits von Machine Learning-Algorithmen beeinflusst wurden, um weitere Modelle zu trainieren, könnte unangemessen sein. Die Vorurteile und Muster, die in den ursprünglichen Modellen erlernt wurden, können ungewollte Einflüsse einführen, die die Genauigkeit nachfolgender Vorhersagen beeinträchtigen.

Empfehlungen für die Implementierung von Machine Learning-Modellen im Gesundheitswesen

Basierend auf ihren Erkenntnissen schlagen die Forscher mehrere Empfehlungen für die effektive und verantwortungsvolle Nutzung von Machine Learning-Modellen im Gesundheitswesen vor:

  1. Einführung eines Systems zur Verfolgung von Personen, die von Machine Learning-Vorhersagen betroffen sind, um ihre Ergebnisse zu überwachen.
  2. Entwicklung von Richtlinien für die angemessene Verwendung von Machine Learning-Modellen, um eine zuverlässige und ethische Anwendung in Gesundheitseinrichtungen sicherzustellen.

Zusammenfassung:

Um die negativen Auswirkungen von Machine Learning-Modellen im Gesundheitswesen zu mildern, empfehlen die Forscher, ein System zur Verfolgung von von Vorhersagen betroffenen Personen zu etablieren und Richtlinien für deren Verwendung zu erlassen. Diese Maßnahmen sollen die Rechenschaftspflicht, Zuverlässigkeit und Ethik von Machine Learning-Anwendungen im Gesundheitswesen verbessern.

Quelle

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