論文の概要: SCouT: Synthetic Counterfactuals via Spatiotemporal Transformers for Actionable Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04208v1
• Date: Sat, 9 Jul 2022 07:00:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 13:35:47.570448
• Title: SCouT: Synthetic Counterfactuals via Spatiotemporal Transformers for Actionable Healthcare
• Title（参考訳）: scout:spatialtemporal transformers(時空間トランスフォーマー)による医療用合成偽物
• Authors: Bhishma Dedhia, Roshini Balasubramanian and Niraj K. Jha
• Abstract要約: 合成制御法は、ドナーユニットからユニットの対実的現実を推定する強力なデータ駆動手法のクラスを開拓した。 中心となる技術は、ドナーの結果を結合して偽物を生成する、事前介入期間に適合した線形モデルである。 提案手法は,介入の開始前における局所的時間的情報の利用を,事象列を推定する有望な方法として提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.431557011732579
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Synthetic Control method has pioneered a class of powerful data-driven techniques to estimate the counterfactual reality of a unit from donor units. At its core, the technique involves a linear model fitted on the pre-intervention period that combines donor outcomes to yield the counterfactual. However, linearly combining spatial information at each time instance using time-agnostic weights fails to capture important inter-unit and intra-unit temporal contexts and complex nonlinear dynamics of real data. We instead propose an approach to use local spatiotemporal information before the onset of the intervention as a promising way to estimate the counterfactual sequence. To this end, we suggest a Transformer model that leverages particular positional embeddings, a modified decoder attention mask, and a novel pre-training task to perform spatiotemporal sequence-to-sequence modeling. Our experiments on synthetic data demonstrate the efficacy of our method in the typical small donor pool setting and its robustness against noise. We also generate actionable healthcare insights at the population and patient levels by simulating a state-wide public health policy to evaluate its effectiveness, an in silico trial for asthma medications to support randomized controlled trials, and a medical intervention for patients with Friedreich's ataxia to improve clinical decision-making and promote personalized therapy.
• Abstract（参考訳）: 合成制御法は、ドナーユニットからユニットの対実的現実を推定する強力なデータ駆動手法のクラスを開拓した。 テクニックの中核となるのは、ドナーの成果を組み合わせることによって反事実を生み出す、介入前の期間に合わせた線形モデルである。 しかし、時間に依存しない重みを用いた各インスタンスにおける空間情報の線形結合は、単位間および単位内時間的文脈と実データの複雑な非線形ダイナミクスを捉えることができない。 代わりに, 介入開始前に局所的時空間情報を用いる手法を提案し, 反事実系列を推定する有望な方法を提案する。 この目的のために、特定の位置埋め込み、修正されたデコーダアテンションマスク、および時空間列列列モデルを実行するための新しい事前学習タスクを活用するトランスフォーマーモデルを提案する。 合成データを用いた実験により, 典型的な小型ドナープールにおける手法の有効性と騒音に対する頑健性を示した。 また,全国の公衆衛生政策をシミュレートし,その効果を評価するとともに,無作為化比較試験を支援する喘息薬のサイリコ試験,臨床意思決定の改善とパーソナライズされた治療を促進するフリードライヒ失調症患者に対する医療介入を行うことにより,人口や患者レベルでの実用的な医療の洞察も得る。

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