論文の概要: Near-optimal Individualized Treatment Recommendations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.02772v1
• Date: Mon, 6 Apr 2020 15:59:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 05:42:06.061381
• Title: Near-optimal Individualized Treatment Recommendations
• Title（参考訳）: 準最適個別治療勧告
• Authors: Haomiao Meng, Ying-Qi Zhao, Haoda Fu, Xingye Qiao
• Abstract要約: 個別治療レコメンデーション(ITR)は、精密医療のための重要な分析フレームワークである。 結果重み付き学習(OWL)フレームワークにおける最適A-ITRを推定する2つの手法を提案する。 これらの手法の整合性を示し、理論的に最適である勧告と推定された提案のリスクの上限を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.585155938486048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Individualized treatment recommendation (ITR) is an important analytic framework for precision medicine. The goal is to assign proper treatments to patients based on their individual characteristics. From the machine learning perspective, the solution to an ITR problem can be formulated as a weighted classification problem to maximize the average benefit that patients receive from the recommended treatments. Several methods have been proposed for ITR in both binary and multicategory treatment setups. In practice, one may prefer a more flexible recommendation with multiple treatment options. This motivates us to develop methods to obtain a set of near-optimal individualized treatment recommendations alternative to each other, called alternative individualized treatment recommendations (A-ITR). We propose two methods to estimate the optimal A-ITR within the outcome weighted learning (OWL) framework. We show the consistency of these methods and obtain an upper bound for the risk between the theoretically optimal recommendation and the estimated one. We also conduct simulation studies, and apply our methods to a real data set for Type 2 diabetic patients with injectable antidiabetic treatments. These numerical studies have shown the usefulness of the proposed A-ITR framework. We develop a R package aitr which can be found at https://github.com/menghaomiao/aitr.
• Abstract（参考訳）: 個別治療レコメンデーション(ITR)は、精密医療の重要な分析フレームワークである。 目的は、患者個人の特徴に基づいて適切な治療を行うことである。 機械学習の観点からは、ITR問題に対する解決策を重み付け分類問題として定式化し、推奨治療から患者が受ける平均利益を最大化することができる。 バイナリ処理とマルチカテゴリ処理の両方において、ITRに対していくつかの方法が提案されている。 実際には、複数の治療オプションを持つより柔軟な推奨が好まれる。 これは、代替個別化療法推奨 (a-itr) と呼ばれる、互いに代わりとなる、最適に近い個別化療法推奨群を得る方法を開発する動機付けとなる。 結果重み付き学習(OWL)フレームワークにおける最適A-ITRを推定する2つの手法を提案する。 これらの手法の整合性を示し、理論的に最適である勧告と推定された提案のリスクの上限を求める。 また,本手法を糖尿病患者2例に対する実データセットに適用し,本手法の有効性について検討した。 これらの数値的な研究は、提案したA-ITRフレームワークの有用性を示している。 我々は、https://github.com/menghaomiao/aitr.comで見ることができるRパッケージ aitrを開発した。

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