基于第二组训练数据调整机器学习模型制造技术

用于基于第二组训练数据来调整采取临床数据作为输入的第一机器学习模型的系统和方法。所述第一机器学习模型已经在第一组训练数据上被训练。方法包括：将调整模块添加到所述第一机器学习模型，所述调整模块包括第二机器学习模型；并且使用第二组训练数据来训练所述第二机器学习模型，以采取所述第一机器学习模型的输出作为输入并且提供经调节的输出。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于第二组训练数据调整机器学习模型
本文中的公开内容涉及用于基于第二组训练数据调整机器学习模型的系统和方法。
技术介绍
一般背景是在临床设置中使用(例如在临床决策支持系统中使用以进行临床预测、分析或诊断)的机器学习模型中。机器学习模型(诸如基于经验的预测模型)可以在特定训练数据集上使用数据集的特性特征来训练。如果在使用中经训练的模型被用于对未在用于训练模型的训练数据集中表示的数据(例如来自与用于训练模型的(一个或多个)群体相比不同的群体的新数据)进行分类或处理，那么其也不能够执行。这样一来，机器学习模型通常仅能够用在与用于训练模型的训练数据集类似的群体上。由于非常难以创建涵盖所有可能的群体(例如所有不同疾病类型、医院类型、地理和经济环境)的范例的训练数据集，此类机器学习模型因此能够不适于与不同的患者群体一起使用，例如不适于在具有不同护理实践的不同医院或区域处处置的具有不同慢性状况的患者。
技术实现思路
如上面指出的，在与特定患者群体有关的训练数据上训练的机器学习模型可能不产生针对其他患者群体的准确的输出。解决这种问题本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于第二组训练数据来调整第一机器学习模型的方法，所述第一机器学习模型采取临床数据作为输入，所述第一机器学习模型已经在第一组训练数据上被训练，所述方法包括：/n将调整模块添加到所述第一机器学习模型，所述调整模块包括第二机器学习模型；并且/n使用所述第二组训练数据来训练所述第二机器学习模型，以采取所述第一机器学习模型的输出作为输入并且提供经调节的输出。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】20180430 US 62/664,3651.一种基于第二组训练数据来调整第一机器学习模型的方法，所述第一机器学习模型采取临床数据作为输入，所述第一机器学习模型已经在第一组训练数据上被训练，所述方法包括：
将调整模块添加到所述第一机器学习模型，所述调整模块包括第二机器学习模型；并且
使用所述第二组训练数据来训练所述第二机器学习模型，以采取所述第一机器学习模型的输出作为输入并且提供经调节的输出。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二组训练数据与患者群体有关。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述患者群体包括与以下中的一项或多项相关联的患者：
医院；
医院系统；
地理区域；以及
临床状况。


4.根据权利要求2或3所述的方法，还包括：
将所述第一机器学习模型和所述调整模块一起部署以用于在产生针对所述患者群体的经调节的输出时使用。


5.根据权利要求2、3或4中的任一项所述的方法，还包括重复添加和训练的步骤以产生针对另一患者群体的额外调整模块。


6.根据权利要求2至5中的任一项所述的方法，其中，所述第一组训练数据包括第一组输入参数，所述第二组训练数据包括与所述第一组输入参数中的参数不同的一个或多个额外输入参数，并且其中，所述训练包括：
使用所述第二组训练数据来训练所述第二机器学习模型以在考虑所述额外输入参数的情况下产生经调节的输出。


7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法，其中，所述第二机器学习模型包括提升模型，所述提升模型被配置为基于多个分类器的总和来确定所述经调节的输出。


8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述提升模型还被配置为：
基于所述第一机器学习模型的所述输出将初始偏移应用于所述多个分类器的所述总和，从而将所述提升模型初始化为在对应于所述第二组训练数据的数据不可用的情况下产生与所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：E·高希，L·J·埃谢曼，
申请(专利权)人：皇家飞利浦有限公司，
类型：发明
国别省市：荷兰;NL