[论文解读] MLHOps: Machine Learning for Healthcare Operations

Faiza Khan Khattak, Vallijah Subasri+5 more|arXiv (Cornell University)|May 4, 2023

Artificial Intelligence in Healthcare and Education被引用 6

一句话总结

本文提出了MLHOps，一个用于在医疗保健领域可靠、合乎伦理且高效地部署和维护机器学习模型的框架。它概述了一个全面的MLOps流程——从数据准备、模型训练到监控、更新，以及应对偏差、公平性和隐私问题——并辅以面向临床医生和开发者的实用指南和开源工具。

ABSTRACT

Machine Learning Health Operations (MLHOps) is the combination of processes for reliable, efficient, usable, and ethical deployment and maintenance of machine learning models in healthcare settings. This paper provides both a survey of work in this area and guidelines for developers and clinicians to deploy and maintain their own models in clinical practice. We cover the foundational concepts of general machine learning operations, describe the initial setup of MLHOps pipelines (including data sources, preparation, engineering, and tools). We then describe long-term monitoring and updating (including data distribution shifts and model updating) and ethical considerations (including bias, fairness, interpretability, and privacy). This work therefore provides guidance across the full pipeline of MLHOps from conception to initial and ongoing deployment.

研究动机与目标

• 为弥合医疗保健领域机器学习研究与实际临床部署之间的差距，建立标准化的运营框架。
• 识别并系统化临床环境中部署机器学习模型的关键挑战，包括数据标准化、模型监控以及伦理风险。
• 为临床医生和开发者提供在真实医疗环境中实施MLHOps流程的实用端到端指南。
• 将伦理考量——如偏差、公平性、可解释性和隐私——系统性地整合到医疗保健机器学习生命周期的每个阶段。

提出的方法

• 提出一个结构化的MLOps流程，包含明确的组件：用于集中管理的数据存储、特征存储、元数据存储和模型注册表。
• 引入多角色团队结构（例如，数据科学家、机器学习工程师、临床医生、DevOps）以确保技术与临床领域之间的协作。
• 概述分阶段的MLHOps生命周期：数据摄取与预处理、模型训练与验证、部署、监控以及持续更新。
• 强调使用自动化、编排化的流水线，以确保临床机器学习系统中的可重现性、版本控制以及CI/CD实践。
• 通过使用AIF360、Fairlearn和What-If Tool等开源工具，系统性评估公平性、偏差和隐私，实现伦理AI实践的整合。
• 建议使用Fairness Indicators和CERTIFAI等工具，持续监控数据漂移和模型性能，以实现持续的模型治理。

Figure 1: MLOps pipeline

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在保持性能和安全性的前提下，可靠且高效地在临床环境中部署机器学习模型？
• RQ2 在医疗环境中长期维持机器学习模型时，其关键的运营和伦理挑战是什么？
• RQ3 如何在整个机器学习生命周期中系统性地解决医疗保健中的数据质量、模型公平性和可解释性问题？
• RQ4 哪些工具和框架能够支持在实际临床工作流中对机器学习模型进行监控、更新和审计？

主要发现

• MLHOps流程通过标准化数据处理、模型部署和监控流程，显著提升了医疗保健中机器学习模型的可靠性和可维护性。
• 通过集成AIF360、Fairlearn和What-If Tool等伦理AI工具，能够系统性地检测和缓解临床机器学习系统中的偏差与公平性问题。
• 持续监控数据分布变化和模型性能对于长期维持模型有效性与临床安全性至关重要。
• 使用特征存储和元数据存储可增强模型的可重现性、团队间协作性以及在临床团队和机构间的可扩展性。
• 开源工具包如FairMLHealth和Responsibly为审计和提升医疗保健机器学习应用中的公平性与鲁棒性提供了切实可行的支持。
• 包含临床医生、数据科学家和DevOps工程师的跨学科团队结构，对于医疗保健中机器学习的成功且负责任的部署至关重要。