論文の概要: Forecasting Treatment Response with Deep Pharmacokinetic Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13135v7
• Date: Sat, 02 Nov 2024 22:34:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:11.193542
• Title: Forecasting Treatment Response with Deep Pharmacokinetic Encoders
• Title（参考訳）: 深部薬物動態エンコーダによる予測処理応答
• Authors: Willa Potosnak, Cristian Challu, Kin Gutierrez Olivares, Keith Dufendach, Artur Dubrawski,
• Abstract要約: 本稿では,患者固有の治療効果の深層学習モデルを示すハイブリッドグローバルローカルアーキテクチャとPKエンコーダを提案する。 本研究は,血糖予測タスクにおける精度向上のためのアプローチの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.900236106367167
• License:
• Abstract: Forecasting healthcare time series data is vital for early detection of adverse outcomes and patient monitoring. However, forecasting is challenging in practice due to variable medication administration and unique pharmacokinetic (PK) properties for each patient. To address these challenges, we propose a novel hybrid global-local architecture and a PK encoder that informs deep learning models of patient-specific treatment effects. We showcase the efficacy of our approach in achieving significant accuracy gains for a blood glucose forecasting task using both realistically simulated and real-world data. Our hybrid global-local architecture improves over patient-specific models by 15.8% on average. Additionally, our PK encoder surpasses baselines by up to 16.4% on simulated data and 4.9% on real-world data for individual patients during critical events of severely high and low glucose levels.
• Abstract（参考訳）: 医療時系列データの予測は、副作用の早期発見と患者のモニタリングに不可欠である。 しかし,各患者に対する変動薬物投与と独自の薬物動態(PK)特性により,実際は予測が困難である。 これらの課題に対処するために,患者固有の治療効果の深層学習モデルを示すハイブリッドグローバルローカルアーキテクチャとPKエンコーダを提案する。 現実的にシミュレーションされた実世界データと実世界データの両方を用いて, 血糖予測タスクにおいて, 精度の高い精度向上を実現するためのアプローチの有効性を実証した。 我々のハイブリッドグローバルローカルアーキテクチャは、患者固有のモデルよりも平均15.8%改善している。 さらに、我々のPKエンコーダは、非常に高い血糖値と低い血糖値の臨界事象において、シミュレーションデータで最大16.4%、実際の患者のデータで4.9%のベースラインを超えている。

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