論文の概要: A cost-based multi-layer network approach for the discovery of patient phenotypes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09032v1
• Date: Mon, 19 Sep 2022 14:07:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 19:02:35.430630
• Title: A cost-based multi-layer network approach for the discovery of patient phenotypes
• Title（参考訳）: 患者表現型発見のためのコストベース多層ネットワークアプローチ
• Authors: Clara Puga, Uli Niemann, Winfried Schlee, Myra Spiliopoulou
• Abstract要約: コミュニティ検出手法を用いて表現型を検出するためのコストベース層セレクタモデルを提案する。 私たちのゴールは、その品質を維持しながら、これらの表現型を構築するのに使用される機能の数を最小化することです。 いくつかの後処理変数では、COBALTの表現型を特徴とする予測子は、従来のクラスタリング法で検出された表現型よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.816539638885011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clinical records frequently include assessments of the characteristics of patients, which may include the completion of various questionnaires. These questionnaires provide a variety of perspectives on a patient's current state of well-being. Not only is it critical to capture the heterogeneity given by these perspectives, but there is also a growing demand for developing cost-effective technologies for clinical phenotyping. Filling out many questionnaires may be a strain for the patients and therefore costly. In this work, we propose COBALT -- a cost-based layer selector model for detecting phenotypes using a community detection approach. Our goal is to minimize the number of features used to build these phenotypes while preserving its quality. We test our model using questionnaire data from chronic tinnitus patients and represent the data in a multi-layer network structure. The model is then evaluated by predicting post-treatment data using baseline features (age, gender, and pre-treatment data) as well as the identified phenotypes as a feature. For some post-treatment variables, predictors using phenotypes from COBALT as features outperformed those using phenotypes detected by traditional clustering methods. Moreover, using phenotype data to predict post-treatment data proved beneficial in comparison with predictors that were solely trained with baseline features.
• Abstract（参考訳）: 臨床記録には、様々なアンケートの完成を含む患者の特性の評価が含まれることが多い。 これらのアンケートは、患者の健康状態に関する様々な視点を提供する。 これらの観点から得られる異種性を捉えることが重要であるだけでなく、臨床表現型化のための費用対効果技術開発への需要も増えている。 多くの質問に答えることが、患者にとって負担になる可能性がある。 本研究では,コミュニティ検出手法を用いて表現型を検出するコストベース層セレクタモデルであるCOBALTを提案する。 私たちの目標は、これらの表現型の構築に使用される機能の数を最小化し、その品質を維持することです。 本モデルは,慢性耳鳴症患者からのアンケートデータを用いてテストし,多層ネットワーク構造で表現した。 次に,基本特徴(年齢,性別,前処理データ)と同定された表現型を特徴として,後処理データを予測することにより,モデルを評価する。 いくつかの後処理変数では、COBALTの表現型を特徴とする予測子は、従来のクラスタリング法で検出された表現型よりも優れていた。 さらに, 表現型データを用いて処理後データを予測することは, ベースライン特徴のみを訓練した予測器と比較して有益であることが判明した。

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