論文の概要: The R.O.A.D. to precision medicine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01681v1
- Date: Fri, 3 Nov 2023 03:08:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-06 15:24:00.028015
- Title: The R.O.A.D. to precision medicine
- Title（参考訳）: R.O.A.D.の精密医療
- Authors: Dimitris Bertsimas, Angelos G. Koulouras, Georgios Antonios Margonis
- Abstract要約: 本稿ではランダム化試行データサブグループ解析の欠陥に対処する確率的層間マッチングフレームワークを提案する。
我々は,消化管間質性腫瘍(GIST)の観察データに枠組みを適用し,外部コホートでOPTを検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.877778007271621
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a prognostic stratum matching framework that addresses the
deficiencies of Randomized trial data subgroup analysis and transforms
ObservAtional Data to be used as if they were randomized, thus paving the road
for precision medicine. Our approach counters the effects of unobserved
confounding in observational data by correcting the estimated probabilities of
the outcome under a treatment through a novel two-step process. These
probabilities are then used to train Optimal Policy Trees (OPTs), which are
decision trees that optimally assign treatments to subgroups of patients based
on their characteristics. This facilitates the creation of clinically intuitive
treatment recommendations. We applied our framework to observational data of
patients with gastrointestinal stromal tumors (GIST) and validated the OPTs in
an external cohort using the sensitivity and specificity metrics. We show that
these recommendations outperformed those of experts in GIST. We further applied
the same framework to randomized clinical trial (RCT) data of patients with
extremity sarcomas. Remarkably, despite the initial trial results suggesting
that all patients should receive treatment, our framework, after addressing
imbalances in patient distribution due to the trial's small sample size,
identified through the OPTs a subset of patients with unique characteristics
who may not require treatment. Again, we successfully validated our
recommendations in an external cohort.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ランダム化試験データサブグループ解析の欠陥に対処し,ランダム化されるようにObservAtional Dataを変換し,精度の高い医療を行うための道を開くことを提案する。
本手法は, 2段階の新たなプロセスにより, 結果の推定確率を補正することにより, 観察データにおける観察不能なコンファウンディングの効果を解消する。
これらの確率は、その特性に基づいて患者のサブグループに治療を最適に割り当てる決定木である最適政策木(OPT)の訓練に使用される。
これにより、臨床的に直感的な治療勧告の作成が容易になる。
消化管間質性腫瘍 (GIST) の観察データに本枠組みを適用し, 感度および特異性指標を用いて, 外部コホートにおけるOPTの検証を行った。
これらのリコメンデーションはGISTの専門家よりも優れていた。
さらに, 四肢肉腫患者の無作為化臨床試験(rct)データにも同様の枠組みを適用した。
初回臨床試験の結果,全ての患者が治療を受けることが示唆されたにもかかわらず,本フレームワークは,患者分布の不均衡に対処し,OPTを通して治療を必要としない特異な特徴を有する患者のサブセットと同定した。
再び、私たちの推奨事項を外部コホートで検証することに成功しました。
関連論文リスト
- Identifying treatment response subgroups in observational time-to-event data [2.176207087460772]
本研究は、観察研究における治療応答サブグループを特定するための、新しい結果誘導手法を提案する。
本手法は, 個別化と平均処理効果推定の中間に位置する。
実験では, ランダム化処理と観察処理の両方において, 結果誘導サブグループ分析の最先端手法を著しく上回る結果を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-06T22:38:14Z) - Estimating treatment effects from single-arm trials via latent-variable
modeling [14.083487062917085]
すべての患者が治療グループに属しているシングルアーム臨床試験は、有効な代替手段であるが、外部コントロールグループへのアクセスが必要である。
このシナリオに対して、同定可能なディープ潜在変数モデルを提案する。
その結果, 直接治療効果評価と患者マッチングによる効果評価の両面で, 性能が向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-06T10:12:54Z) - Safe and Interpretable Estimation of Optimal Treatment Regimes [54.257304443780434]
我々は、最適な治療体制を特定するための安全かつ解釈可能な枠組みを運用する。
本研究は患者の医療歴と薬理学的特徴に基づくパーソナライズされた治療戦略を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T19:59:10Z) - TREEMENT: Interpretable Patient-Trial Matching via Personalized Dynamic
Tree-Based Memory Network [54.332862955411656]
臨床試験は薬物開発に不可欠であるが、しばしば高価で非効率な患者募集に苦しむ。
近年,患者と臨床試験を自動マッチングすることで患者採用を高速化する機械学習モデルが提案されている。
本稿では,TREement という名前の動的ツリーベースメモリネットワークモデルを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-19T12:35:09Z) - Improved Policy Evaluation for Randomized Trials of Algorithmic Resource
Allocation [54.72195809248172]
提案する新しい概念を応用した新しい推定器を提案する。
我々は,このような推定器が,サンプル手段に基づく一般的な推定器よりも精度が高いことを理論的に証明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-06T05:17:22Z) - Adaptive Semi-Supervised Inference for Optimal Treatment Decisions with
Electronic Medical Record Data [18.77246683875067]
最適な治療体制は、最も全体的な臨床効果が期待されるものとなり、多くの注目を集めている。
半教師付き環境下での電子カルテデータによる最適治療体制の推定について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-04T13:54:35Z) - Learning Individualized Treatment Rules with Estimated Translated
Inverse Propensity Score [29.606141542532356]
本稿では、個別化された治療規則(ITR)を学習して治療方針を導出することに焦点を当てる。
本フレームワークでは,ITRの学習を文脈的盗聴問題とみなし,治療方針の予測リスクを最小限に抑える。
長期的目標として、当社の方針は、最終的にはIVおよびVPの治験ガイドラインの改善につながる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-02T13:13:56Z) - Hemogram Data as a Tool for Decision-making in COVID-19 Management:
Applications to Resource Scarcity Scenarios [62.997667081978825]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは世界中の緊急対応システムに挑戦している。
本研究は, 症状患者の血液検査データから得られた機械学習モデルについて述べる。
提案されたモデルでは、新型コロナウイルスqRT-PCRの結果を、高い精度、感度、特異性で症状のある個人に予測することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-10T01:45:03Z) - DTR Bandit: Learning to Make Response-Adaptive Decisions With Low Regret [59.81290762273153]
動的治療体制 (DTR) はパーソナライズされ適応された多段階の治療計画であり、治療決定を個人の初期特徴に適応させ、その後の各段階における中間結果と特徴に適応させる。
本稿では,探索と搾取を慎重にバランスさせることで,遷移モデルと報酬モデルが線形である場合に,速度-最適後悔を実現する新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T13:03:42Z) - Near-optimal Individualized Treatment Recommendations [9.585155938486048]
個別治療レコメンデーション(ITR)は、精密医療のための重要な分析フレームワークである。
結果重み付き学習(OWL)フレームワークにおける最適A-ITRを推定する2つの手法を提案する。
これらの手法の整合性を示し、理論的に最適である勧告と推定された提案のリスクの上限を求める。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-06T15:59:33Z) - Contextual Constrained Learning for Dose-Finding Clinical Trials [102.8283665750281]
C3T-Budget(C3T-Budget)は、予算と安全性の両方の制約の下での線量フィリングのための文脈制約付き臨床試験アルゴリズムである。
残りの予算、残業時間、各グループの特徴を考慮して患者を募集する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-08T11:46:48Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。