論文の概要: Probabilistic Prediction for Binary Treatment Choice: with focus on personalized medicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00864v1
• Date: Sat, 2 Oct 2021 18:34:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:21:59.176893
• Title: Probabilistic Prediction for Binary Treatment Choice: with focus on personalized medicine
• Title（参考訳）: バイナリ治療選択の確率予測 : パーソナライズド医療を中心に
• Authors: Charles F. Manski
• Abstract要約: 本稿では,統計的決定理論をサンプルデータを用いた治療選択に適用する研究を拡張した。 特定の新しい貢献は、監視とアグレッシブな治療の間の臨床選択における疾患確率の推定を用いて、as-if最適化を研究することである。
• 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: This paper extends my research applying statistical decision theory to treatment choice with sample data, using maximum regret to evaluate the performance of treatment rules. The specific new contribution is to study as-if optimization using estimates of illness probabilities in clinical choice between surveillance and aggressive treatment. Beyond its specifics, the paper sends a broad message. Statisticians and computer scientists have addressed conditional prediction for decision making in indirect ways, the former applying classical statistical theory and the latter measuring prediction accuracy in test samples. Neither approach is satisfactory. Statistical decision theory provides a coherent, generally applicable methodology.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 統計決定理論をサンプルデータを用いた治療選択に適用し, 最大後悔を用いて治療規則の性能を評価する。 特定の新しい貢献は、監視とアグレッシブ治療の間の臨床選択における疾患確率の推定を用いて、as-if最適化を研究することである。 具体的な内容以外にも、この論文は幅広いメッセージを送っている。 統計学者とコンピュータ科学者は間接的に意思決定の条件付き予測に対処し、前者は古典的統計理論を適用し、後者はテストサンプルにおける予測精度を測定した。 どちらのアプローチも満足できない。 統計的決定理論はコヒーレントで一般に適用可能な方法論を提供する。

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