論文の概要: Interpretable machine learning for high-dimensional trajectories of
aging health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03410v1
- Date: Fri, 7 May 2021 17:42:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-10 12:07:39.115986
- Title: Interpretable machine learning for high-dimensional trajectories of
aging health
- Title（参考訳）: 高齢者健康の高次元軌跡に対する解釈型機械学習
- Authors: Spencer Farrell, Arnold Mitnitski, Kenneth Rockwood, Andrew Rutenberg
- Abstract要約: 我々は、健康と生存の個人的高齢軌跡の計算モデルを構築した。
身体的、機能的、生物学的な変数を含み、人口動態、生活様式、医学的背景情報に依存する。
我々のモデルは大規模縦型データセットにスケーラブルであり、健康変数間の有向相互作用の解釈可能なネットワークを推定する。
- 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: We have built a computational model for individual aging trajectories of
health and survival, which contains physical, functional, and biological
variables, and is conditioned on demographic, lifestyle, and medical background
information. We combine techniques of modern machine learning with an
interpretable interaction network, where health variables are coupled by
explicit pair-wise interactions within a stochastic dynamical system. Our model
is scalable to large longitudinal data sets, is predictive of individual
high-dimensional health trajectories and survival from baseline health states,
and infers an interpretable network of directed interactions between the health
variables. The network identifies plausible physiological connections between
health variables and clusters of strongly connected heath variables. We use
English Longitudinal Study of Aging (ELSA) data to train our model and show
that it performs better than dedicated linear models for health outcomes and
survival. Our model can also be used to generate synthetic individuals that age
realistically, to impute missing data, and to simulate future aging outcomes
given arbitrary initial health states.
- Abstract（参考訳）: 我々は、身体的、機能的、生物学的な変数を含む、健康と生存の個人的高齢軌跡の計算モデルを構築し、人口統計学、生活習慣学、医学的背景情報に基づく。
健康変数を確率力学系内の明示的なペアワイズ相互作用によって結合する,現代的な機械学習技術と解釈可能なインタラクションネットワークを組み合わせる。
我々のモデルは, 大規模縦断データに対してスケーラブルであり, 個別の高次元健康軌道の予測, 基本健康状態からの生存, および健康変数間の相互関係の解釈可能なネットワークを推定する。
このネットワークは、健康変数と強く結びついたヒース変数のクラスターとの間の、もっともらしい生理的つながりを識別する。
老化データ(elsa)を英語の縦断研究によって学習し,健康状態や生存率について,専用線形モデルよりも優れた性能を示す。
我々のモデルは、現実的な年齢の合成個体を生成し、欠落したデータをインプットし、任意の初期健康状態が与えられた将来の老化結果をシミュレートするためにも利用できる。
関連論文リスト
- Zero Shot Health Trajectory Prediction Using Transformer [11.660997334071952]
ETHOS(Enhanced Transformer for Health Outcome Simulation)は、健康データ解析のためのトランスフォーマーディープラーニングアーキテクチャの新しい応用である。
ETHOSは、将来の健康軌道を予測するために、患者健康時間線(PHT)の詳細とトークン化された健康イベントの記録を使用して訓練されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-30T18:33:05Z) - Graph-Augmented LLMs for Personalized Health Insights: A Case Study in Sleep Analysis [2.303486126296845]
大規模言語モデル(LLM)は、インタラクティブなヘルスアドバイスを提供する上で、有望であることを示している。
Retrieval-Augmented Generation (RAG) やファインチューニングのような従来の手法は、複雑で多次元で時間的に関係のあるデータを完全に活用できないことが多い。
本稿では,健康意識のパーソナライズと明確性を高めるために,グラフ拡張LDMフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T01:22:54Z) - Recent Advances in Predictive Modeling with Electronic Health Records [71.19967863320647]
EHRデータを予測モデリングに利用すると、その特徴からいくつかの課題が生じる。
深層学習は、医療を含む様々な応用においてその優位性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T00:31:01Z) - MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data
Augmentation [58.93221876843639]
本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。
トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。
ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z) - Individualized Dosing Dynamics via Neural Eigen Decomposition [51.62933814971523]
ニューラル固有微分方程式アルゴリズム(NESDE)を導入する。
NESDEは個別化モデリング、新しい治療ポリシーへの調整可能な一般化、高速で連続的でクローズドな予測を提供する。
本研究は, 総合的・現実的な医療問題におけるNESDEの堅牢性を実証し, 学習力学を用いて, 模擬医療体育環境の公開を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-24T17:01:51Z) - COPER: Continuous Patient State Perceiver [13.735956129637945]
本研究では,ERHにおける不規則な時系列に対処するため,COPERと呼ばれる新規患者状態パーセンシバーモデルを提案する。
ニューラル常微分方程式(ODE)は、COPERが通常の時系列を生成してPerceiverモデルに供給するのに役立ちます。
提案モデルの性能評価には,MIMIC-IIIデータセット上での院内死亡予測タスクを用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-05T14:32:57Z) - Mixed Effects Neural ODE: A Variational Approximation for Analyzing the
Dynamics of Panel Data [50.23363975709122]
パネルデータ解析に(固定・ランダムな)混合効果を取り入れたME-NODEという確率モデルを提案する。
我々は、Wong-Zakai定理によって提供されるSDEの滑らかな近似を用いて、我々のモデルを導出できることを示す。
次に、ME-NODEのためのエビデンスに基づく下界を導出し、(効率的な)トレーニングアルゴリズムを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-18T22:41:51Z) - SANSformers: Self-Supervised Forecasting in Electronic Health Records
with Attention-Free Models [48.07469930813923]
本研究は,医療施設への患者訪問数を予測することにより,医療サービスの需要を予測することを目的とする。
SNSformerは、特定の帰納バイアスを設計し、EHRデータの特異な特徴を考慮に入れた、注意のない逐次モデルである。
本研究は, 各種患者集団を対象とした医療利用予測の修正における, 注意力のないモデルと自己指導型事前訓練の有望な可能性について考察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-31T08:23:56Z) - Evaluating the performance of personal, social, health-related,
biomarker and genetic data for predicting an individuals future health using
machine learning: A longitudinal analysis [0.0]
この研究の目的は、個人、社会、健康関連、バイオマーカーおよび遺伝データの相対的貢献を個人における将来の健康の予測因子として識別するために機械学習アプローチを適用することである。
ニューラルネットワークによるディープラーニングとXGBoostという,予測モデル構築に2つの機械学習アプローチが使用された。
その結果、健康関連の指標が将来の健康状態を最も予測し、遺伝データが劣っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-26T12:31:40Z) - Health State Estimation [2.463876252896007]
論文は、個人モデルを構築し、個人の健康状態を動的に推定するアプローチを提示します。
システムは4つの重要な抽象要素から縫合される。
実験では、個々の心臓血管の健康状態を監視するために、高密度で均一な現実世界のデータを使用することが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-16T21:06:32Z) - Learning Dynamic and Personalized Comorbidity Networks from Event Data
using Deep Diffusion Processes [102.02672176520382]
コンコルビンド病は、個人によって異なる複雑な時間的パターンを通じて発生し進行する。
電子的な健康記録では、患者が持つ異なる疾患を観察できるが、それぞれの共死状態の時間的関係を推測できるだけである。
我々は「ダイナミック・コオービディティ・ネットワーク」をモデル化するための深層拡散プロセスを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-08T15:47:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。