現(xiàn)代預(yù)測(cè)模型需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估，缺乏這些數(shù)據(jù)可能會(huì)導(dǎo)致模型針對(duì)特定地點(diǎn)、人口和那里的臨床實(shí)踐。目前，臨床風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的最佳實(shí)踐缺乏一定程度的“普遍性”，這可能會(huì)極大地增加它們對(duì)其他地點(diǎn)的其他臨床環(huán)境的有用性。
由紐約大學(xué)全球公共衛(wèi)生學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程教授 Rumi Chunara 領(lǐng)導(dǎo)的紐約大學(xué) Tandon 研究小組調(diào)查了死亡率預(yù)測(cè)模型在應(yīng)用于與其開(kāi)發(fā)所在不同的醫(yī)院或地區(qū)時(shí)是否存在顯著差異.他們還查詢(xún)數(shù)據(jù)以確定數(shù)據(jù)集的具體特征——包括分析 2014 年至 2015 年美國(guó) 179 家醫(yī)院的電子健康記錄，其中 70,126 人住院——這可以解釋基于種族等因素的臨床表現(xiàn)差異。
在PLOS Digital Health的一篇新論文中，研究人員，包括博士 Harvineet Singh。紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的學(xué)生和博士 Vishwali Mhasawade。在 Chunara 的指導(dǎo)下，候選人發(fā)現(xiàn)，包括在一家醫(yī)院或地理區(qū)域開(kāi)發(fā)的臨床(生命體征、實(shí)驗(yàn)室和手術(shù))變量的死亡風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型缺乏對(duì)不同醫(yī)院或地區(qū)的普遍適用性?；谝蚬l(fā)現(xiàn)分析，他們假設(shè)這種缺乏普遍性的原因是數(shù)據(jù)集在不同醫(yī)院或地區(qū)的種族和臨床變量的變化。簡(jiǎn)而言之，種族變量與臨床變量密切相關(guān)。
“從這項(xiàng)研究中可以清楚地看出，數(shù)據(jù)模型——就醫(yī)院到醫(yī)院和區(qū)域醫(yī)院集團(tuán)層面的死亡率風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等因素而言——不能立即推廣，這對(duì)無(wú)法為自己生成這些模型的醫(yī)院產(chǎn)生影響”春娜拉說(shuō)。
研究結(jié)果還表明，即使在平均人口范圍指標(biāo)方面表現(xiàn)良好，預(yù)測(cè)模型也可能表現(xiàn)出跨種族的表現(xiàn)差異。
“雖然有充分證據(jù)表明臨床因素和結(jié)果可能因種族而有顯著差異，但我們了解為什么存在這些差異至關(guān)重要，因此必須在更大的背景下檢查數(shù)據(jù)和模型，同時(shí)考慮來(lái)自地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的各種影響。臨床，”她說(shuō)。
具體而言，該研究表明，除了算法公平性指標(biāo)之外，還需要了解子組的數(shù)據(jù)生成過(guò)程，以識(shí)別和減輕變異來(lái)源，并決定是否在新環(huán)境中使用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。
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