論文の概要: Sequential Model for Predicting Patient Adherence in Subcutaneous
Immunotherapy for Allergic Rhinitis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11447v1
- Date: Sun, 21 Jan 2024 09:55:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 16:18:33.868609
- Title: Sequential Model for Predicting Patient Adherence in Subcutaneous
Immunotherapy for Allergic Rhinitis
- Title（参考訳）: アレルギー性鼻炎に対する皮下免疫療法の適応予測モデル
- Authors: Li Yin, Xiong Yu, Fan Wenxin, Wang Kai, Yu Qingqing, Si Liping, van
der Smagt Patrick, Tang Jun, and Chen Nutan
- Abstract要約: 本研究は、新規機械学習モデルを活用し、患者の非一貫性のリスクを正確に予測することを目的とする。
状態アクションベースのSLACは柔軟性を追加し、長期AITを管理するための新しく効果的なアプローチを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.745384169843905
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Objective: Subcutaneous Immunotherapy (SCIT) is the long-lasting causal
treatment of allergic rhinitis. How to enhance the adherence of patients to
maximize the benefit of allergen immunotherapy (AIT) plays a crucial role in
the management of AIT. This study aims to leverage novel machine learning
models to precisely predict the risk of non-adherence of patients and related
systematic symptom scores, to provide a novel approach in the management of
long-term AIT.
Methods: The research develops and analyzes two models, Sequential Latent
Actor-Critic (SLAC) and Long Short-Term Memory (LSTM), evaluating them based on
scoring and adherence prediction capabilities.
Results: Excluding the biased samples at the first time step, the predictive
adherence accuracy of the SLAC models is from $60\,\%$ to $72\%$, and for LSTM
models, it is $66\,\%$ to $84\,\%$, varying according to the time steps. The
range of Root Mean Square Error (RMSE) for SLAC models is between $0.93$ and
$2.22$, while for LSTM models it is between $1.09$ and $1.77$. Notably, these
RMSEs are significantly lower than the random prediction error of $4.55$.
Conclusion: We creatively apply sequential models in the long-term management
of SCIT with promising accuracy in the prediction of SCIT nonadherence in
Allergic Rhinitis (AR) patients. While LSTM outperforms SLAC in adherence
prediction, SLAC excels in score prediction for patients undergoing SCIT for
AR. The state-action-based SLAC adds flexibility, presenting a novel and
effective approach for managing long-term AIT.
- Abstract（参考訳）: 目的: 皮下免疫療法 (SCIT) はアレルギー性鼻炎の長期治療である。
アレルゲン免疫療法(AIT)の利益を最大化するために患者の定着を高める方法は、AITの管理において重要な役割を果たす。
本研究は,新規機械学習モデルを用いて患者の非整合性のリスクを正確に予測し,長期AIT管理における新たなアプローチを提供することを目的とする。
方法: 本研究は, 逐次潜在アクタークリティカル(SLAC)とLong Short-Term Memory(LSTM)の2つのモデルを開発し, 評価する。
結果: 最初の段階でバイアスのあるサンプルを除くと、slacモデルの予測準拠精度は60\,\%$から72\%$であり、lstmモデルの場合、時間ステップに応じて6,6\,\%$から8,4\,\%$である。
SLACモデルのRoot Mean Square Error(RMSE)の範囲は0.93ドルから2.22ドル、LSTMモデルでは1.09ドルから1.77ドルである。
特に、これらのRMSEは4.55ドルというランダムな予測誤差よりもかなり低い。
結論: アレルギー性鼻炎 (AR) 患者のSCIT非アドヒアランス予測において, SCITの長期管理に有意な精度で逐次モデルを適用した。
LSTMは順応予測においてSLACより優れ、SLACはSCIT for ARの患者に対してスコア予測に優れる。
状態アクションベースのSLACは柔軟性を追加し、長期AITを管理するための新しく効果的なアプローチを提供する。
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