Unsupervised Characterization of Temporal Dataset Shifts as an Early Indicator of AI Performance Variations: Evaluation Study Using the Medical Information Mart for Intensive Care-IV Dataset
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reusing long-term data from electronic health records is essential for training reliable and effective health artificial intelligence (AI). However, intrinsic changes in health data distributions over time-known as dataset shifts, which include concept, covariate, and prior shifts-can compromise model performance, leading to model obsolescence and inaccurate decisions. OBJECTIVE: In this study, we investigate whether unsupervised, model-agnostic characterization of temporal dataset shifts using data distribution analyses through Information Geometric Temporal (IGT) projections is an early indicator of potential AI performance variations before model development. METHODS: Using the real-world Medical Information Mart for Intensive Care-IV (MIMIC-IV) electronic health record database, encompassing data from over 40,000 patients from 2008 to 2019, we characterized its inherent dataset shift patterns through an unsupervised approach using IGT projections and data temporal heatmaps. We trained and evaluated annually a set of random forests and gradient boosting models to predict in-hospital mortality. To assess the impact of shifts on model performance, we checked the association between the temporal clusters found in both IGT projections and the intertime embedding of model performances using the Fisher exact test. RESULTS: Our results demonstrate a significant relationship between the unsupervised temporal shift patterns, specifically covariate and concept shifts, identified using the IGT projection method and the performance of the random forest and gradient boosting models (P<.05). We identified 2 primary temporal clusters that correspond to the periods before and after ICD-10 (International Statistical Classification of Diseases, Tenth Revision) implementation. The transition from ICD-9 (International Classification of Diseases, Ninth Revision) to ICD-10 was a major source of dataset shift, associated with a performance degradation. CONCLUSIONS: Unsupervised, model-agnostic characterization of temporal shifts via IGT projections can serve as a proactive monitoring tool to anticipate performance shifts in clinical AI models. By incorporating early shift detection into the development pipeline, we can enhance decision-making during the training and maintenance of these models. This approach paves the way for more robust, trustworthy, and self-adapting AI systems in health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».