論文の概要: Improving Image-Based Precision Medicine with Uncertainty-Aware Causal Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03829v4
• Date: Thu, 10 Aug 2023 15:51:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 15:57:59.746732
• Title: Improving Image-Based Precision Medicine with Uncertainty-Aware Causal Models
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮した因果モデルによる画像ベース精密医療の改善
• Authors: Joshua Durso-Finley, Jean-Pierre Falet, Raghav Mehta, Douglas L. Arnold, Nick Pawlowski, Tal Arbel
• Abstract要約: ベイジアンディープラーニング(英語版)を用いて、いくつかの治療における現実的および対実的な結果に対する後部分布を推定する。 本モデルを用いて,多発性硬化症患者のMR脳画像の多施設データセットを用いて,今後新たなT2病変数を予測し,評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5770353345663053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image-based precision medicine aims to personalize treatment decisions based on an individual's unique imaging features so as to improve their clinical outcome. Machine learning frameworks that integrate uncertainty estimation as part of their treatment recommendations would be safer and more reliable. However, little work has been done in adapting uncertainty estimation techniques and validation metrics for precision medicine. In this paper, we use Bayesian deep learning for estimating the posterior distribution over factual and counterfactual outcomes on several treatments. This allows for estimating the uncertainty for each treatment option and for the individual treatment effects (ITE) between any two treatments. We train and evaluate this model to predict future new and enlarging T2 lesion counts on a large, multi-center dataset of MR brain images of patients with multiple sclerosis, exposed to several treatments during randomized controlled trials. We evaluate the correlation of the uncertainty estimate with the factual error, and, given the lack of ground truth counterfactual outcomes, demonstrate how uncertainty for the ITE prediction relates to bounds on the ITE error. Lastly, we demonstrate how knowledge of uncertainty could modify clinical decision-making to improve individual patient and clinical trial outcomes.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づく精密医療は、個人の独自の画像特徴に基づいて治療決定をパーソナライズし、臨床結果を改善することを目的としている。 治療レコメンデーションの一部として不確実性推定を統合する機械学習フレームワークは、より安全で信頼性が高い。 しかし,不確実性推定手法や検証基準を精度医学に適用する作業はほとんど行われていない。 本稿では,ベイズ深層学習を用いて,いくつかの治療における実結果と偽結果の後方分布を推定する。 これにより、各治療オプションに対する不確実性や、2つの治療法間の個々の治療効果(ite)の推定が可能になる。 このモデルを用いて,多発性硬化症患者のmr脳画像の大規模多施設データセットにおけるt2病変数を予測し,ランダム化比較試験中に複数の治療を行った。 我々は,不確実性推定と事実誤差の相関性を評価し,実測結果の欠如を踏まえて,ITT予測の不確実性がITT誤差の境界とどのように関係しているかを示す。 最後に、不確実性に関する知識が、患者個人および臨床試験結果を改善するために臨床意思決定をどう変えるかを示す。

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