論文の概要: The Medkit-Learn(ing) Environment: Medical Decision Modelling through Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04240v1
• Date: Tue, 8 Jun 2021 10:38:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 03:59:59.523131
• Title: The Medkit-Learn(ing) Environment: Medical Decision Modelling through Simulation
• Title（参考訳）: Medkit-Learn(ing)環境:シミュレーションによる医療決定モデル
• Authors: Alex J. Chan, Ioana Bica, Alihan Huyuk, Daniel Jarrett, Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 医用シーケンシャルな意思決定に特化して設計された新しいベンチマークスイートを提案する。 Medkit-Learn(ing) Environmentは、高忠実度合成医療データに簡単かつ簡単にアクセスできるPythonパッケージである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.72197368690031
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding decision-making in clinical environments is of paramount importance if we are to bring the strengths of machine learning to ultimately improve patient outcomes. Several factors including the availability of public data, the intrinsically offline nature of the problem, and the complexity of human decision making, has meant that the mainstream development of algorithms is often geared towards optimal performance in tasks that do not necessarily translate well into the medical regime; often overlooking more niche issues commonly associated with the area. We therefore present a new benchmarking suite designed specifically for medical sequential decision making: the Medkit-Learn(ing) Environment, a publicly available Python package providing simple and easy access to high-fidelity synthetic medical data. While providing a standardised way to compare algorithms in a realistic medical setting we employ a generating process that disentangles the policy and environment dynamics to allow for a range of customisations, thus enabling systematic evaluation of algorithms' robustness against specific challenges prevalent in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 臨床環境における意思決定を理解することは、機械学習の強みを究極的に患者の結果を改善するためにも最重要である。 公開データの可用性、問題の本質的にオフライン性、人間による意思決定の複雑さなど、いくつかの要因は、アルゴリズムの主流となる開発が、必ずしも医療体制に必ずしもうまく翻訳されないタスクにおける最適なパフォーマンスに向けられていることを意味している。 Medkit-Learn(ing) Environmentは,高忠実度合成医療データへの簡易かつ容易なアクセスを提供するPythonパッケージである。 現実的な医療環境でアルゴリズムを比較するための標準化された方法を提供する一方で、私たちは、さまざまなカスタマイズを可能にするために、ポリシーと環境のダイナミクスを混乱させる生成プロセスを採用しています。

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