Transport-based transfer learning on Electronic Health Records: application to detection of treatment disparities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Electronic Health Records (EHRs) sampled from different populations can introduce unwanted biases, limit individual-level data sharing, and make the data and fitted model hardly transferable across different population groups. In this context, our main goal is to design an effective method to transfer knowledge between population groups, with computable guarantees for suitability, and that can be applied to quantify treatment disparities. MATERIALS AND METHODS: For a model trained in an embedded feature space of one subgroup, our proposed framework, Optimal Transport-based Transfer Learning for EHRs (OTTEHR), combines feature embedding of the data and unbalanced optimal transport (OT) for domain adaptation to another population group. To test our method, we processed and divided the MIMIC-III and MIMIC-IV databases into multiple population groups using ICD codes and multiple labels. RESULTS: We derive a theoretical bound for the generalization error of our method, and interpret it in terms of the Wasserstein distance, unbalancedness between the source and target domains, and labeling divergence, which can be used as a guide for assessing the suitability of binary classification and regression tasks. In general, our method achieves better accuracy and computational efficiency compared with standard and machine learning transfer learning methods on various tasks. Upon testing our method for populations with different insurance plans, we detect various levels of disparities in hospital duration stay between groups. DISCUSSION AND CONCLUSION: By leveraging tools from OT theory, our proposed framework allows to compare statistical models on EHR data between different population groups. As a potential application for clinical decision making, we quantify treatment disparities between different population groups. Future directions include applying OTTEHR to broader regression and classification tasks and extending the method to semi-supervised learning.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».