論文の概要: An evaluation of machine learning techniques to predict the outcome of
children treated for Hodgkin-Lymphoma on the AHOD0031 trial: A report from
the Children's Oncology Group
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05534v2
- Date: Fri, 26 Mar 2021 17:43:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-11 06:58:23.749756
- Title: An evaluation of machine learning techniques to predict the outcome of
children treated for Hodgkin-Lymphoma on the AHOD0031 trial: A report from
the Children's Oncology Group
- Title（参考訳）: ahod0031治験におけるホジキンリンパ腫治療の予後予測のための機械学習手法の評価 : 小児腫瘍グループからの報告
- Authors: C\'edric Beaulac, Jeffrey S. Rosenthal, Qinglin Pei, Debra Friedman,
Suzanne Wolden and David Hodgson
- Abstract要約: 生存分析における機械学習アルゴリズムの可能性について検討する。
我々は改善したいCoxPHモデルの弱点について論じる。
我々は、人工知能の最近の進歩の恩恵を享受したい実践者のためにレコメンデーションを作成します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this manuscript we analyze a data set containing information on children
with Hodgkin Lymphoma (HL) enrolled on a clinical trial. Treatments received
and survival status were collected together with other covariates such as
demographics and clinical measurements. Our main task is to explore the
potential of machine learning (ML) algorithms in a survival analysis context in
order to improve over the Cox Proportional Hazard (CoxPH) model. We discuss the
weaknesses of the CoxPH model we would like to improve upon and then we
introduce multiple algorithms, from well-established ones to state-of-the-art
models, that solve these issues. We then compare every model according to the
concordance index and the brier score. Finally, we produce a series of
recommendations, based on our experience, for practitioners that would like to
benefit from the recent advances in artificial intelligence.
- Abstract（参考訳）: 本論文は,Hodgkin Lymphoma (HL) の小児における臨床治験における情報を含むデータセットを解析したものである。
治療や生存状況は、人口統計や臨床測定などの他の共変量とともに収集された。
我々の主な課題は、Cox Proportional Hazard(CoxPH)モデルを改善するために、生存分析コンテキストにおける機械学習(ML)アルゴリズムの可能性を探ることである。
我々は、改善したいCoxPHモデルの弱点について論じ、その後、確立されたモデルから最先端モデルまで複数のアルゴリズムを導入し、これらの問題を解決する。
次に、一致指数とブライアスコアに基づいて、すべてのモデルを比較する。
最後に、私たちは、最近の人工知能の進歩から恩恵を得たい実践者のために、経験に基づいて一連のレコメンデーションを作成します。
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