論文の概要: A Foundational Framework and Methodology for Personalized Early and
Timely Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16195v1
- Date: Sun, 26 Nov 2023 14:42:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-29 21:44:31.258263
- Title: A Foundational Framework and Methodology for Personalized Early and
Timely Diagnosis
- Title（参考訳）: 早期・適時診断のための基礎的枠組みと方法論
- Authors: Tim Schubert, Richard W Peck, Alexander Gimson, Camelia Davtyan,
Mihaela van der Schaar
- Abstract要約: 本稿では,早期診断とタイムリー診断のための基礎的枠組みを提案する。
診断過程を概説する決定論的アプローチに基づいている。
機械学習と統計手法を統合し、最適なパーソナライズされた診断経路を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.6348989654916
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Early diagnosis of diseases holds the potential for deep transformation in
healthcare by enabling better treatment options, improving long-term survival
and quality of life, and reducing overall cost. With the advent of medical big
data, advances in diagnostic tests as well as in machine learning and
statistics, early or timely diagnosis seems within reach. Early diagnosis
research often neglects the potential for optimizing individual diagnostic
paths. To enable personalized early diagnosis, a foundational framework is
needed that delineates the diagnosis process and systematically identifies the
time-dependent value of various diagnostic tests for an individual patient
given their unique characteristics. Here, we propose the first foundational
framework for early and timely diagnosis. It builds on decision-theoretic
approaches to outline the diagnosis process and integrates machine learning and
statistical methodology for estimating the optimal personalized diagnostic
path. To describe the proposed framework as well as possibly other frameworks,
we provide essential definitions.
The development of a foundational framework is necessary for several reasons:
1) formalism provides clarity for the development of decision support tools; 2)
observed information can be complemented with estimates of the future patient
trajectory; 3) the net benefit of counterfactual diagnostic paths and
associated uncertainties can be modeled for individuals 4) 'early' and 'timely'
diagnosis can be clearly defined; 5) a mechanism emerges for assessing the
value of technologies in terms of their impact on personalized early diagnosis,
resulting health outcomes and incurred costs.
Finally, we hope that this foundational framework will unlock the
long-awaited potential of timely diagnosis and intervention, leading to
improved outcomes for patients and higher cost-effectiveness for healthcare
systems.
- Abstract（参考訳）: 病気の早期診断は、より良い治療オプションを可能にし、長期生存と生活の質を改善し、全体的なコストを下げることで、医療の深い変革の可能性を秘めている。
医療用ビッグデータの出現、診断検査の進歩、および機械学習と統計学の進歩により、早期またはタイムリーな診断がリーチ内にあるように思われる。
初期の診断研究は、個々の診断経路を最適化する可能性をしばしば無視する。
パーソナライズされた早期診断を実現するためには, 診断過程を明確化し, 個々の患者に対して, 診断の時間依存性の値を体系的に同定する基盤的枠組みが必要である。
本稿では,早期診断とタイムリー診断のための基礎的枠組みを提案する。
診断プロセスを概説する意思決定論的アプローチに基づいており、最適なパーソナライズされた診断パスを推定するために機械学習と統計的方法論を統合する。
提案するフレームワークと,おそらく他のフレームワークを説明するために,本質的な定義を提供する。
基礎的なフレームワークの開発は、いくつかの理由から必要です。
1)形式主義は,意思決定支援ツールの開発を明快にする。
2 観察情報は、将来の患者の軌跡の推定と相補することができる。
3)非現実的診断パスと関連する不確実性の純利益を個人にモデル化できる
4)「早期」「時期」の診断は明確に定義することができる。
5) パーソナライズされた早期診断, 健康結果, 発生コストに対する影響の観点から, 技術の価値を評価するためのメカニズムが出現する。
最後に、この基盤となる枠組みが、待望のタイムリーな診断と介入の可能性を解き明かし、患者の成果を改善し、医療システムにより高い費用効果をもたらすことを期待する。
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