論文の概要: Individualized Multi-Treatment Response Curves Estimation using RBF-net
with Shared Neurons
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16571v2
- Date: Thu, 1 Feb 2024 14:43:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-02 11:50:04.556264
- Title: Individualized Multi-Treatment Response Curves Estimation using RBF-net
with Shared Neurons
- Title（参考訳）: 共有ニューロンを用いたRBF-netを用いた個別マルチトラック応答曲線推定
- Authors: Peter Chang, Arkaprava Roy
- Abstract要約: マルチ処理環境における新しい非パラメトリック処理効果推定法を提案する。
我々のモデルは、共有された隠れニューロンを持つ放射基底関数(RBF)ネットに依存している。
本手法をMIMICデータに適用し, 在宅中絶患者に対するICU滞在時間と12時間SOFAスコアに対する異なる治療方法の効果に関する興味深い知見を得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3135918065713799
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Heterogeneous treatment effect estimation is an important problem in
precision medicine. Specific interests lie in identifying the differential
effect of different treatments based on some external covariates. We propose a
novel non-parametric treatment effect estimation method in a multi-treatment
setting. Our non-parametric modeling of the response curves relies on radial
basis function (RBF)-nets with shared hidden neurons. Our model thus
facilitates modeling commonality among the treatment outcomes. The estimation
and inference schemes are developed under a Bayesian framework and implemented
via an efficient Markov chain Monte Carlo algorithm, appropriately
accommodating uncertainty in all aspects of the analysis. The numerical
performance of the method is demonstrated through simulation experiments.
Applying our proposed method to MIMIC data, we obtain several interesting
findings related to the impact of different treatment strategies on the length
of ICU stay and 12-hour SOFA score for sepsis patients who are home-discharged.
- Abstract（参考訳）: 不均一な治療効果の推定は、精密医療において重要な問題である。
特定の関心は、いくつかの外部共変量に基づいて異なる治療の差分効果を特定することである。
マルチ処理環境における新しい非パラメトリック処理効果推定法を提案する。
反応曲線の非パラメトリックモデリングは、共有された隠れニューロンを持つ放射基底関数(RBF)-ネットに依存する。
これにより,治療結果間の共通性をモデル化する。
推定と推測スキームはベイズ的枠組みの下で開発され、効率的なマルコフ連鎖モンテカルロアルゴリズムを用いて実装され、解析のあらゆる面で不確実性を適切に調整する。
シミュレーション実験により,本手法の数値性能を実証した。
本手法をMIMICデータに適用し, 在宅中絶患者に対するICU滞在時間と12時間SOFAスコアに対する異なる治療方法の効果に関する興味深い知見を得た。
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