Nine quick tips for trustworthy machine learning in the biomedical sciences
Notice bibliographique
Résumé
As machine learning (ML) becomes increasingly central to biomedical research, the need for trustworthy models is more pressing than ever. In this paper, we present nine concise and actionable tips to help researchers build ML systems that are technically sound but ethically responsible, and contextually appropriate for biomedical applications. These tips address the multifaceted nature of trustworthiness, emphasizing the importance of considering all potential consequences, recognizing the limitations of current methods, taking into account the needs of all involved stakeholders, and following open science practices. We discuss technical, ethical, and domain-specific challenges, offering guidance on how to define trustworthiness and how to mitigate sources of untrustworthiness. By embedding trustworthiness into every stage of the ML pipeline - from research design to deployment - these recommendations aim to support both novice and experienced practitioners in creating ML systems that can be relied upon in biomedical science.
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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 | 0,124 | 0,296 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,022 |
| Communication savante | 0,018 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,010 |
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 ».