ソフト調和関数による条件付き異常検知：臨床アラートへの応用
arXiv cs.LG / 2026/4/27
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要点
- 本論文は、重要な検査の未実施のような事例も含め、反応（ラベル）が通常と異なるデータを見つける条件付き異常検知によって、臨床現場の「懸念すべき事象」をいち早く検知する問題を扱います。
- 「ソフト調和（soft harmonic）解」に基づく新しいノンパラメトリック手法を提案し、異常な誤ラベリングであるかどうかのラベル信頼度を推定して検知します。
- さらに、孤立した例や分布支持の境界付近の例を検知してしまうことを避けるために、解に対して正則化を施します。
- 実世界の電子健康記録データセットで有効性を示し、いくつかのベースライン手法と比較して評価しています。
