Zusammenfassung - Über willkürliche Vorhersagen aus gleichberechtigten Modellen

Über willkürliche Vorhersagen aus gleichberechtigten Modellen

2025-07-25 16:15:59

{"Sarah Lockfisch","Kristian Schwethelm","Martin Menten","Rickmer Braren","Daniel Rueckert","Alexander Ziller","Georgios Kaissis"}

{cs.LG,cs.AI}

Diese Studie untersucht das Problem der Modellvielfalt im maschinellen Lernen, insbesondere in medizinischen Anwendungen. Sie hebt hervor, dass es mehrere Modelle gibt, die die gleichen Daten gleichermaßen gut beschreiben können, aber unterschiedliche Vorhersagen erzeugen. Dies wirft Fragen zur Zuverlässigkeit und Rechtfertigung einzelner Modelle auf, insbesondere in hochriskanten Szenarien wie der medizinischen Diagnose. **Hauptergebnisse**: * **Validierungsergebnisse sind unzuverlässig**: Standardisierte Validierungsmetriken erkennen keine einzigartig optimale Modell, was die Auswahl eines einzelnen Modells willkürlich macht. * **Vorhersageergebnisse sind willkürlich**: Die Verwendung eines einzigen Modells kann zu widersprüchlichen Vorhersagen für denselben Patienten führen, was möglicherweise zu willkürlichen und schädlichen Diagnosen führt. * **Ensembles mit Enthaltung reduzieren Vielfalt**: Ein kleineres Ensemble von Modellen mit einer Enthaltungstrategie kann die Vorhersagevielfalt effektiv reduzieren oder beseitigen und Vorhersagen zuverlässiger machen. * **Genauigkeit reduziert Vielfalt**: Eine höhere Genauigkeit, die durch eine erhöhte Modellkapazität erreicht wird, kann die Vorhersagevielfalt verringern helfen. **Bedeutungen für medizinische Anwendungen**: * **Modellvielfalt ist eine erhebliche Herausforderung**: Sie kann zu Unstimmigkeiten in Diagnosen und Behandlungen führen, und Entscheidungen sollten nicht auf ein einzelnes Modell basieren. * **Ensemble-basierte Ansätze sind vielversprechend**: Sie können die Zuverlässigkeit der Diagnosen verbessern, indem Vorhersagen aus mehreren Modellen kombiniert werden. * **Expertenprüfung ist erforderlich**: In Fällen, in denen die Modelle nicht genügend Konsens erreichen, sollte eine Expertenprüfung zur Entscheidungsfindung eingesetzt werden. **Einschränkungen**: * Die Studie konzentriert sich auf Klassifikationsprobleme und behandelt nicht andere Arten medizinischer Aufgaben, wie z.B. Segmentierung oder Regression. * Die Analyse basiert auf einer begrenzten Anzahl von Modellen und Datensätzen, und weitere Forschung ist erforderlich, um die Ergebnisse zu generalisieren. **Schlussfolgerung**: Modellvielfalt ist ein entscheidendes Problem, das im maschinellen Lernen, insbesondere in medizinischen Anwendungen, angegangen werden muss. Ensemble-basierte Ansätze und Expertenprüfung können helfen, die Risiken im Zusammenhang mit Modellvielfalt zu mindern und die Zuverlässigkeit der Vorhersagen zu verbessern.