Các nguồn thiên lệch trong dữ liệu lâm sàng
Dữ liệu bệnh án không phải mẫu ngẫu nhiên của dân số. Nó là kết quả của một chuỗi lựa chọn, và mỗi bước trong chuỗi đó đều đưa vào một dạng thiên lệch.
Dữ liệu và thiên lệch
Mô hình huấn luyện trên dân số khác hoạt động ra sao trên bệnh nhân Việt Nam.
Chọn biến số đầu vào: khi một biến mang thông tin không mong muốn
Loại bỏ một biến số nhạy cảm khỏi mô hình không loại bỏ được ảnh hưởng của nó, vì các biến khác thường mang thông tin tương quan.
Dịch chuyển dữ liệu theo thời gian và cách phát hiện sớm
Dữ liệu mà mô hình gặp hôm nay không giống dữ liệu nó được huấn luyện. Sự khác biệt tích luỹ dần, và nó không tạo ra bất kỳ thông báo lỗi nào.
Khi mô hình học lại chính sự bất bình đẳng trong dữ liệu
Một mô hình được tối ưu tốt trên dữ liệu có thể tái tạo và khuếch đại những khác biệt vốn có trong hệ thống chăm sóc. Cơ chế này tinh vi hơn vẻ ngoài.
Dữ liệu tổng hợp nhân tạo: dùng được vào việc gì
Tạo dữ liệu giả có đặc tính thống kê giống dữ liệu thật nghe như giải pháp cho vấn đề riêng tư. Nhưng phạm vi dùng được hẹp hơn kỳ vọng.
Xây dựng một bộ dữ liệu kiểm định tại cơ sở
Trước khi tin một sản phẩm, cách chắc chắn nhất là kiểm nó trên chính dữ liệu của mình. Việc này khả thi hơn nhiều người nghĩ.
Bạn cần hỗ trợ thêm?
Để lại thông tin, chúng tôi sẽ liên hệ trong 24 giờ.