論文の概要: Bayesian inference of a new Mallows model for characterising symptom sequences applied in primary progressive aphasia

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13411v1
• Date: Wed, 22 Nov 2023 14:16:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 15:06:35.347609
• Title: Bayesian inference of a new Mallows model for characterising symptom sequences applied in primary progressive aphasia
• Title（参考訳）: 原発性進行性失語症における徴候配列を特徴付けるmallowsモデルのベイズ推定
• Authors: Beatrice Taylor and Cameron Shand and Chris J. D. Hardy and Neil Oxtoby
• Abstract要約: 症状列の特徴付けのためのベイズ推定について検討する。 我々は、部分的なランク付けと右検閲データを考慮するために、Mallowsモデルを適用する。 これは症状発生の臨床的理解を高める可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13499500088995461
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models offer the potential to understand diverse datasets in a data-driven way, powering insights into individual disease experiences and ensuring equitable healthcare. In this study, we explore Bayesian inference for characterising symptom sequences, and the associated modelling challenges. We adapted the Mallows model to account for partial rankings and right-censored data, employing custom MCMC fitting. Our evaluation, encompassing synthetic data and a primary progressive aphasia dataset, highlights the model's efficacy in revealing mean orderings and estimating ranking variance. This holds the potential to enhance clinical comprehension of symptom occurrence. However, our work encounters limitations concerning model scalability and small dataset sizes.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、さまざまなデータセットをデータ駆動型で理解し、個々の疾患体験に対する洞察を力づけ、公平な医療を確保する能力を提供する。 本研究では,症状系列を特徴付けるベイズ推論と関連するモデリング課題について検討する。 我々は、カスタムMCMCフィッティングを用いて、部分ランク付けと右検閲データを考慮したMallowsモデルを適用した。 総合データと一次進行失語データセットを包含した評価では,平均順序付けとランキング分散推定におけるモデルの有効性が強調された。 これは症状発生の臨床的理解を高める可能性がある。 しかしながら、モデルスケーラビリティと小さなデータセットサイズに関する制限に直面しています。

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