論文の概要: Inferring Granger Causality from Irregularly Sampled Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02600v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 16:59:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 14:45:25.893047
• Title: Inferring Granger Causality from Irregularly Sampled Time Series
• Title（参考訳）: 不規則サンプリング時系列からのグランガー因果関係の推定
• Authors: Song Wei, Yao Xie, Christopher S. Josef, Rishikesan Kamaleswaran
• Abstract要約: 本稿では,セプシス関連乱れ(SAD)の生理的特徴に基づくGrangerグラフに適合する一般化線形モデル(GLM)を提案する。 提案手法は,高いレベルの解釈性を維持しつつ,XGBoostのような人気かつ強力な予測手法に匹敵する性能を達成できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.280501059015988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continuous, automated surveillance systems that incorporate machine learning models are becoming increasingly more common in healthcare environments. These models can capture temporally dependent changes across multiple patient variables and can enhance a clinician's situational awareness by providing an early warning alarm of an impending adverse event such as sepsis. However, most commonly used methods, e.g., XGBoost, fail to provide an interpretable mechanism for understanding why a model produced a sepsis alarm at a given time. The black-box nature of many models is a severe limitation as it prevents clinicians from independently corroborating those physiologic features that have contributed to the sepsis alarm. To overcome this limitation, we propose a generalized linear model (GLM) approach to fit a Granger causal graph based on the physiology of several major sepsis-associated derangements (SADs). We adopt a recently developed stochastic monotone variational inequality-based estimator coupled with forwarding feature selection to learn the graph structure from both continuous and discrete-valued as well as regularly and irregularly sampled time series. Most importantly, we develop a non-asymptotic upper bound on the estimation error for any monotone link function in the GLM. We conduct real-data experiments and demonstrate that our proposed method can achieve comparable performance to popular and powerful prediction methods such as XGBoost while simultaneously maintaining a high level of interpretability.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルを取り入れた継続的自動化された監視システムは、医療環境においてますます一般的になりつつある。 これらのモデルは、複数の患者変数にわたる時間的依存的な変化を捉え、敗血症のような差し迫った出来事を早期に警告することで、臨床医の状況意識を高めることができる。 しかしながら、XGBoostのような最も一般的な方法では、モデルが特定の時間にセシスアラームを発生させた理由を理解するための解釈可能なメカニズムを提供できない。 多くのモデルのブラックボックスの性質は、臨床医が敗血症アラームに寄与する生理的特徴を独立に腐食することを防ぐため、厳しい制限である。 この制限を克服するために,いくつかの主要な敗血症関連乱れ(SAD)の生理的特徴に基づくGranger因果グラフに適合する一般化線形モデル(GLM)を提案する。 本研究では,最近開発された確率的単調変分不等式に基づく推定器とフォワード特徴の選択を併用し,連続的および離散的両方の値からグラフ構造を学ぶ。 最も重要なことは、GLMにおける任意の単調リンク関数の推定誤差の非漸近上界を開発することである。 実データ実験を行い,提案手法が高レベルの解釈性を維持しながら,XGBoostのような人気かつ強力な予測手法に匹敵する性能が得られることを示す。

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