論文の概要: A generative, predictive model for menstrual cycle lengths that accounts
for potential self-tracking artifacts in mobile health data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12439v1
- Date: Wed, 24 Feb 2021 18:00:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-25 13:36:51.124721
- Title: A generative, predictive model for menstrual cycle lengths that accounts
for potential self-tracking artifacts in mobile health data
- Title（参考訳）: モバイルヘルスデータにおける自己追跡人工物の可能性を考慮した月経周期長生成予測モデル
- Authors: Kathy Li and I\~nigo Urteaga and Amanda Shea and Virginia J. Vitzthum
and Chris H. Wiggins and No\'emie Elhadad
- Abstract要約: 既定のサイクル長に基づくサイクル長予測のための階層的生成モデルを提案し,評価する。
5,000メンスルータの実際のmHealthサイクル長データを用いた実験により,本手法は最先端の性能を示すことが示された。
- 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: Mobile health (mHealth) apps such as menstrual trackers provide a rich source
of self-tracked health observations that can be leveraged for statistical
modeling. However, such data streams are notoriously unreliable since they
hinge on user adherence to the app. Thus, it is crucial for machine learning
models to account for self-tracking artifacts like skipped self-tracking. In
this abstract, we propose and evaluate a hierarchical, generative model for
predicting next cycle length based on previously tracked cycle lengths that
accounts explicitly for the possibility of users forgetting to track their
period. Our model offers several advantages: 1) accounting explicitly for
self-tracking artifacts yields better prediction accuracy as likelihood of
skipping increases; 2) as a generative model, predictions can be updated online
as a given cycle evolves; and 3) its hierarchical nature enables modeling of an
individual's cycle length history while incorporating population-level
information. Our experiments using real mHealth cycle length data from 5,000
menstruators show that our method yields state-of-the-art performance against
neural network-based and summary statistic-based baselines.
- Abstract（参考訳）: 月経トラッカーなどのモバイルヘルス(mHealth)アプリは、統計モデリングに活用できるセルフトラッキング健康観察の豊富なソースを提供します。
しかし、こうしたデータストリームは、ユーザーがアプリに固執しているため、信頼性が低いと悪名高い。
したがって、機械学習モデルがスキップされた自己追跡のような自己追跡アーティファクトを考慮することが重要です。
本要約では,ユーザが周期を追うのを忘れた可能性を明確に説明し,予め追跡した周期長に基づいて,次の周期長を予測するための階層的生成モデルを提案し,評価する。
1) 自己追跡アーチファクトを明示的に計算することにより, スキッピングの可能性が増加するにつれて, 予測精度が向上する。2) 生成モデルとして, 与えられたサイクルが進化するにつれて, 予測をオンラインで更新できる, 3) 階層的な性質により, 個体群レベルの情報を取り込むことなく, 個人のサイクル長履歴のモデル化が可能となる。
5000個の半月板の実際のmHealthサイクル長データを用いて実験した結果,ニューラルネットワークと要約統計に基づくベースラインに対する最先端性能が得られた。
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