論文の概要: Joint Non-parametric Point Process model for Treatments and Outcomes:
Counterfactual Time-series Prediction Under Policy Interventions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04142v1
- Date: Fri, 9 Sep 2022 06:50:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-12 13:09:39.285011
- Title: Joint Non-parametric Point Process model for Treatments and Outcomes:
Counterfactual Time-series Prediction Under Policy Interventions
- Title（参考訳）: 治療とアウトカムのための共同非パラメトリックポイントプロセスモデル:政策介入下における対実時間予測
- Authors: \c{C}a\u{g}lar H{\i}zl{\i}, ST John, Anne Juuti, Tuure Saarinen, Kirsi
Pietil\"ainen, Pekka Marttinen
- Abstract要約: 本研究では,治療方針と治療効果を逐次的治療結果データから推定できる,治療と結果のジョイントモデルを構築した。
血液グルコースの進行に関する実際のデータで示すように、治療方針に対する介入に関する介入や反ファクトの問い合わせに答えることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.107614397012659
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Policy makers need to predict the progression of an outcome before adopting a
new treatment policy, which defines when and how a sequence of treatments
affecting the outcome occurs in continuous time. Commonly, algorithms that
predict interventional future outcome trajectories take a fixed sequence of
future treatments as input. This either neglects the dependence of future
treatments on outcomes preceding them or implicitly assumes the treatment
policy is known, and hence excludes scenarios where the policy is unknown or a
counterfactual analysis is needed. To handle these limitations, we develop a
joint model for treatments and outcomes, which allows for the estimation of
treatment policies and effects from sequential treatment--outcome data. It can
answer interventional and counterfactual queries about interventions on
treatment policies, as we show with real-world data on blood glucose
progression and a simulation study building on top of this.
- Abstract（参考訳）: 政策立案者は、新たな治療方針を採用する前に結果の進行を予測する必要がある。
一般に、介入的未来の結果軌道を予測するアルゴリズムは、将来の治療を入力として一定の順序を取る。
これは、将来の治療が先行する結果への依存を無視するか、またはその治療方針が分かっていることを暗黙的に仮定するかのどちらかであり、したがって、方針が未知であるか、あるいは反事実分析が必要となるシナリオを除外する。
これらの制約に対処するために,治療方針と治療効果を逐次的な治療成果データから推定できる,治療と成果のジョイントモデルを開発した。
血液グルコースの進行に関する実際のデータや、この上に構築されたシミュレーション研究で示されるように、治療方針に対する介入に関する介入や反ファクトの問い合わせに答えることができる。
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