論文の概要: Hybrid Feature- and Similarity-Based Models for Prediction and
Interpretation using Large-Scale Observational Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06076v1
- Date: Tue, 12 Apr 2022 20:37:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-14 13:04:35.760641
- Title: Hybrid Feature- and Similarity-Based Models for Prediction and
Interpretation using Large-Scale Observational Data
- Title（参考訳）: 大規模観測データを用いた予測・解釈のためのハイブリッド特徴量・類似度モデル
- Authors: Jacqueline K. Kueper, Jennifer Rayner, Daniel J. Lizotte
- Abstract要約: 教師付き学習のためのハイブリッド機能と類似性に基づくモデルを提案する。
提案したハイブリッドモデルは,カーネル部分の疎性誘導ペナルティを伴う凸最適化に適合する。
我々は,本モデルと,合成データを用いた特徴的および類似性に基づくアプローチとを比較し,孤独感や社会的孤立のリスクを予測するためにEHRデータを用いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Introduction: Large-scale electronic health record(EHR) datasets often
include simple informative features like patient age and complex data like care
history that are not easily represented as individual features. Such complex
data have the potential to both improve the quality of risk assessment and to
enable a better understanding of causal factors leading to those risks. We
propose a hybrid feature- and similarity-based model for supervised learning
that combines feature and kernel learning approaches to take advantage of rich
but heterogeneous observational data sources to create interpretable models for
prediction and for investigation of causal relationships. Methods: The proposed
hybrid model is fit by convex optimization with a sparsity-inducing penalty on
the kernel portion. Feature and kernel coefficients can be fit sequentially or
simultaneously. We compared our models to solely feature- and similarity-based
approaches using synthetic data and using EHR data from a primary health care
organization to predict risk of loneliness or social isolation. We also present
a new strategy for kernel construction that is suited to high-dimensional
indicator-coded EHR data. Results: The hybrid models had comparable or better
predictive performance than the feature- and kernel-based approaches in both
the synthetic and clinical case studies. The inherent interpretability of the
hybrid model is used to explore client characteristics stratified by kernel
coefficient direction in the clinical case study; we use simple examples to
discuss opportunities and cautions of the two hybrid model forms when causal
interpretations are desired. Conclusion: Hybrid feature- and similarity-based
models provide an opportunity to capture complex, high-dimensional data within
an additive model structure that supports improved prediction and
interpretation relative to simple models and opaque complex models.
- Abstract（参考訳）: 導入: 大規模電子健康記録(EHR)データセットには、患者年齢のような単純な情報的特徴や、個々の特徴として簡単に表現できないケア履歴のような複雑なデータが含まれることが多い。
このような複雑なデータは、リスクアセスメントの質を向上させると同時に、リスクにつながる因果要因をよりよく理解する可能性を持っている。
本稿では,機能とカーネル学習のアプローチを組み合わせた教師付き学習のためのハイブリッド機能と類似性に基づくモデルを提案する。
方法:提案したハイブリッドモデルは,カーネル部分の疎性誘導ペナルティを伴う凸最適化に適合する。
特徴係数とカーネル係数は順次または同時に適合することができる。
本モデルと合成データを用いた機能的・類似性に基づくアプローチと,初等医療機関のehrデータを用いて孤独や社会的孤立のリスクを予測した。
また,高次元インジケータ符号化EHRデータに適したカーネル構築のための新しい戦略を提案する。
結果: ハイブリッドモデルは, 総合および臨床ケーススタディにおいて, 特徴ベースおよびカーネルベースアプローチと同等あるいは優れた予測性能を示した。
ハイブリッドモデルの固有解釈性は, カーネル係数方向によって階層化されたクライアント特性を臨床ケーススタディで探究するために用いられ, 因果解釈が要求される場合の2つのハイブリッドモデル形態の機会と注意について, 簡単な例を用いて議論する。
結論: ハイブリッド特徴と類似性に基づくモデルは、単純なモデルや不透明な複雑なモデルに対する予測と解釈の改善をサポートする付加モデル構造内の複雑な高次元データをキャプチャする機会を提供する。
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