論文の概要: Generating synthetic multi-dimensional molecular-mediator time series
data for artificial intelligence-based disease trajectory forecasting and
drug development digital twins: Considerations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09056v1
- Date: Thu, 16 Mar 2023 03:13:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-17 16:53:32.809921
- Title: Generating synthetic multi-dimensional molecular-mediator time series
data for artificial intelligence-based disease trajectory forecasting and
drug development digital twins: Considerations
- Title（参考訳）: 人工知能を用いた疾患軌跡予測と薬物開発デジタル双生児のための合成多次元分子メディエータ時系列データの生成:考察
- Authors: Gary An and Chase Cockrell
- Abstract要約: 合成データの利用は、ニューラルネットワークベースの人工知能(AI)システムの開発における重要なステップとして認識されている。
このタイプの合成データを生成する統計的およびデータ中心の機械学習手段の欠如は、要因の組み合わせによるものである。
多次元時系列データの特定因子を考慮に入れた合成データの生成は、仲介者・バイオマーカーに基づくAI予測システムの開発に欠かせない能力である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The use of synthetic data is recognized as a crucial step in the development
of neural network-based Artificial Intelligence (AI) systems. While the methods
for generating synthetic data for AI applications in other domains have a role
in certain biomedical AI systems, primarily related to image processing, there
is a critical gap in the generation of time series data for AI tasks where it
is necessary to know how the system works. This is most pronounced in the
ability to generate synthetic multi-dimensional molecular time series data
(SMMTSD); this is the type of data that underpins research into biomarkers and
mediator signatures for forecasting various diseases and is an essential
component of the drug development pipeline. We argue the insufficiency of
statistical and data-centric machine learning (ML) means of generating this
type of synthetic data is due to a combination of factors: perpetual data
sparsity due to the Curse of Dimensionality, the inapplicability of the Central
Limit Theorem, and the limits imposed by the Causal Hierarchy Theorem.
Alternatively, we present a rationale for using complex multi-scale
mechanism-based simulation models, constructed and operated on to account for
epistemic incompleteness and the need to provide maximal expansiveness in
concordance with the Principle of Maximal Entropy. These procedures provide for
the generation of SMMTD that minimizes the known shortcomings associated with
neural network AI systems, namely overfitting and lack of generalizability. The
generation of synthetic data that accounts for the identified factors of
multi-dimensional time series data is an essential capability for the
development of mediator-biomarker based AI forecasting systems, and therapeutic
control development and optimization through systems like Drug Development
Digital Twins.
- Abstract（参考訳）: 合成データの利用は、ニューラルネットワークベースの人工知能(AI)システムの開発における重要なステップとして認識されている。
他の領域におけるAIアプリケーションのための合成データを生成する方法は、主に画像処理に関連する特定のバイオメディカルAIシステムにおいて役割を果たすが、システムがどのように機能するかを知る必要があるAIタスクのための時系列データの生成には、重大なギャップがある。
これは合成多次元分子時系列データ(smmtsd)を生成する能力において最も顕著であり、様々な疾患を予測するバイオマーカーやメディエーターシグネチャの研究を支えるデータの一種であり、薬物開発パイプラインの重要な構成要素である。
このタイプの合成データを生成するための統計的およびデータ中心機械学習(ML)手段の欠如は、次元の曲線による永遠のデータ間隔、中央極限定理の適用性、および因果階層定理によって課される制限の2つの要因の組み合わせによるものであると我々は主張する。
あるいは, 複雑なマルチスケール機構に基づくシミュレーションモデルを用いて, エピステミック不完全性や最大エントロピーの原理に従って最大拡張性を提供する必要性を考慮し, 構築・運用する。
これらの手順は、ニューラルネットワークAIシステムに関連する既知の欠点、すなわちオーバーフィットと一般化性の欠如を最小限に抑えるSMMTDの生成を提供する。
多次元時系列データの特定因子を考慮に入れた合成データの生成は、メディエータ・バイオマーカーに基づくAI予測システムの開発に不可欠な機能であり、薬物開発デジタルツインズのようなシステムによる治療制御の開発と最適化である。
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