論文の概要: Predicting Treatment Adherence of Tuberculosis Patients at Scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02943v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 17:00:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:53:23.721152
• Title: Predicting Treatment Adherence of Tuberculosis Patients at Scale
• Title（参考訳）: 結核患者に対する大規模治療適応の予測
• Authors: Mihir Kulkarni, Satvik Golechha, Rishi Raj, Jithin Sreedharan, Ankit Bhardwaj, Santanu Rathod, Bhavin Vadera, Jayakrishna Kurada, Sanjay Mattoo, Rajendra Joshi, Kirankumar Rade, Alpan Raval
• Abstract要約: TB薬物への非依存は死亡と致死性の重大な原因である。 我々は、慣用階数に基づく計量に基づいて、非一貫性の早期予測の機械学習問題を定式化し、解決する。 以上の結果から,非遺伝性患者のリスク階層化は,大規模に展開可能なMLソリューションとして有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6873562466909032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Tuberculosis (TB), an infectious bacterial disease, is a significant cause of death, especially in low-income countries, with an estimated ten million new cases reported globally in $2020$. While TB is treatable, non-adherence to the medication regimen is a significant cause of morbidity and mortality. Thus, proactively identifying patients at risk of dropping off their medication regimen enables corrective measures to mitigate adverse outcomes. Using a proxy measure of extreme non-adherence and a dataset of nearly $700,000$ patients from four states in India, we formulate and solve the machine learning (ML) problem of early prediction of non-adherence based on a custom rank-based metric. We train ML models and evaluate against baselines, achieving a $\sim 100\%$ lift over rule-based baselines and $\sim 214\%$ over a random classifier, taking into account country-wide large-scale future deployment. We deal with various issues in the process, including data quality, high-cardinality categorical data, low target prevalence, distribution shift, variation across cohorts, algorithmic fairness, and the need for robustness and explainability. Our findings indicate that risk stratification of non-adherent patients is a viable, deployable-at-scale ML solution.
• Abstract（参考訳）: 感染性細菌病である結核(tb)は、特に低所得国において致命的な死因であり、全世界で推定1000万人の新規感染者が2020ドルで報告されている。 TBは治療可能であるが、薬局への非依存は致死性および死亡の重要な原因である。 このように、薬局を離脱するリスクのある患者を積極的に特定することで、副作用を軽減できる。 インドの4州から70,000ドル近い患者を対象とする,極度の非整合性のプロキシ尺度とデータセットを用いて,従来型の階数に基づく非整合性の早期予測という機械学習(ML)問題を定式化し,解決する。 MLモデルをトレーニングし、ベースラインに対する評価を行い、ルールベースのベースラインに対する$\sim 100\%$リフトとランダムな分類器に対する$\sim 214\%$を達成する。 データ品質、高カーディナリティのカテゴリデータ、低いターゲット率、分布シフト、コホート間のばらつき、アルゴリズムの公平性、堅牢性と説明可能性の必要性など、プロセスにおけるさまざまな問題に対処します。 以上の結果から,非アドヒレント患者のリスク階層化は,大規模に展開可能なmlソリューションであることが示唆された。

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