論文の概要: TemporAI: Facilitating Machine Learning Innovation in Time Domain Tasks for Medicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12260v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 17:57:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 18:12:21.792418
• Title: TemporAI: Facilitating Machine Learning Innovation in Time Domain Tasks for Medicine
• Title（参考訳）: temporai: 医学の時間領域タスクにおける機械学習イノベーションの促進
• Authors: Evgeny S. Saveliev and Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: TemporAIは、機械学習(ML)タスクのためのオープンソースのPythonソフトウェアライブラリである。 時系列、静的、イベントモダリティのデータをサポートし、予測、因果推論、時間対イベント分析のためのインターフェースを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3755431537592
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: TemporAI is an open source Python software library for machine learning (ML) tasks involving data with a time component, focused on medicine and healthcare use cases. It supports data in time series, static, and eventmodalities and provides an interface for prediction, causal inference, and time-to-event analysis, as well as common preprocessing utilities and model interpretability methods. The library aims to facilitate innovation in the medical ML space by offering a standardized temporal setting toolkit for model development, prototyping and benchmarking, bridging the gaps in the ML research, healthcare professional, medical/pharmacological industry, and data science communities. TemporAI is available on GitHub (https://github.com/vanderschaarlab/temporai) and we welcome community engagement through use, feedback, and code contributions.
• Abstract（参考訳）: TemporAIは、タイムコンポーネントを備えたデータを含む機械学習(ML)タスクのためのオープンソースのPythonソフトウェアライブラリで、医療と医療のユースケースに焦点を当てている。 時系列、静的、イベントモダリティのデータをサポートし、予測、因果推論、時間対イベント分析のためのインターフェース、一般的な前処理ユーティリティやモデル解釈可能性メソッドを提供する。 このライブラリは、モデル開発、プロトタイピング、ベンチマークのための標準化された時間設定ツールキットを提供し、ML研究、医療専門家、医療・薬学産業、データサイエンスコミュニティのギャップを埋めることによって、医療ML分野のイノベーションを促進することを目的としている。 TemporAIはGitHubで入手できる(https://github.com/vanderschaarlab/temporai)。

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