Resumen - Sobre predicciones arbitrarias de modelos igualmente válidos

Sobre predicciones arbitrarias de modelos igualmente válidos

2025-07-25 16:15:59

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

{cs.LG,cs.AI}

Este estudio investiga el problema de la multiplicidad de modelos en el aprendizaje automático, especialmente en aplicaciones médicas. Subraya la existencia de múltiples modelos que pueden describir los mismos datos de manera igualmente efectiva, pero que producen predicciones diferentes. Esto suscita preocupaciones sobre la fiabilidad y justificación de los modelos individuales, especialmente en escenarios de alto riesgo como el diagnóstico médico. **Encontrados clave**: * **El rendimiento de validación es inestable**: Las métricas estándar de validación no identifican un modelo óptimo único, haciendo que la selección de un solo modelo sea arbitraria. * **Los resultados predictivos son arbitrarios**: El uso de un solo modelo puede llevar a predicciones conflictivas para el mismo paciente, lo que podría resultar en diagnósticos arbitrarios y perjudiciales. * **Los conjuntos con estrategia de abstención mitigan la multiplicidad**: Un pequeño conjunto de modelos con estrategia de abstención puede reducir o eliminar efectivamente la multiplicidad predictiva, haciendo las predicciones más fiables. * **La precisión reduce la multiplicidad**: La mayor precisión lograda mediante el aumento de la capacidad del modelo puede ayudar a reducir la multiplicidad predictiva. **Implicaciones para aplicaciones médicas**: * **La multiplicidad de modelos es un desafío significativo**: Puede llevar a inconsistencias en los diagnósticos y tratamientos, y las decisiones no deben basarse en un solo modelo. * **Los enfoques basados en conjuntos son prometedores**: Pueden mejorar la fiabilidad diagnóstica combinando predicciones de múltiples modelos. * **La revisión experta es necesaria**: En casos donde los modelos no alcanzan un consenso suficiente, debe utilizarse la revisión experta para tomar decisiones. **Limitaciones**: * El estudio se centra en problemas de clasificación y no aborda otros tipos de tareas médicas, como la segmentación o la regresión. * El análisis se basa en un número limitado de modelos y conjuntos de datos, y se necesita más investigación para generalizar los hallazgos. **Conclusión**: La multiplicidad de modelos es un problema crítico que debe abordarse en el aprendizaje automático, especialmente en aplicaciones médicas. Los enfoques basados en conjuntos y la revisión experta pueden ayudar a mitigar los riesgos asociados con la multiplicidad de modelos y mejorar la fiabilidad de las predicciones.