Minimizing and quantifying uncertainty in AI-informed decisions: Applications in medicine
Notice bibliographique
Résumé
AI is now a cornerstone of modern dataset analysis. In many real world applications, practitioners are concerned with controlling specific kinds of errors, rather than minimizing the overall number of errors. For example, biomedical screening assays may primarily be concerned with mitigating the number of false positives rather than false negatives. Quantifying uncertainty in AI-based predictions, and in particular those controlling specific kinds of errors, remains theoretically and practically challenging. We develop a strategy called multidimensional informed generalized hypothesis testing (MIGHT) which we prove accurately quantifies uncertainty and confidence given sufficient data, and concomitantly controls for particular error types. Our key insight was that it is possible to integrate canonical cross-validation and parametric calibration procedures within a nonparametric ensemble method. Simulations demonstrate that while typical AI based-approaches cannot be trusted to obtain the truth, MIGHT can be. We apply MIGHT to answer an open question in liquid biopsies using circulating cell-free DNA (ccfDNA) in individuals with or without cancer: Which biomarkers, or combinations thereof, can we trust? Performance estimates produced by MIGHT on ccfDNA data have coefficients of variation that are often orders of magnitude lower than other state of the art algorithms such as support vector machines, random forests, and Transformers, while often also achieving higher sensitivity. We find that combinations of variable sets often decrease rather than increase sensitivity over the optimal single variable set because some variable sets add more noise than signal. This work demonstrates the importance of quantifying uncertainty and confidence-with theoretical guarantees-for the interpretation of real-world data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».