論文の概要: Modeling methodology for the accurate and prompt prediction of symptomatic events in chronic diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10972v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 08:30:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 00:14:32.421907
• Title: Modeling methodology for the accurate and prompt prediction of symptomatic events in chronic diseases
• Title（参考訳）: 慢性疾患における症状事象の正確かつ迅速な予測のためのモデリング手法
• Authors: Josu\'e Pag\'an, Jos\'e L. Risco-Mart\'in, Jos\'e M. Moya and Jos\'e L. Ayala
• Abstract要約: 慢性疾患における症状発生の予測は、症状が起こる前に決定を下すことができる。 本報告では,慢性疾患の症状的危機の予測限界について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Prediction of symptomatic crises in chronic diseases allows to take decisions before the symptoms occur, such as the intake of drugs to avoid the symptoms or the activation of medical alarms. The prediction horizon is in this case an important parameter in order to fulfill the pharmacokinetics of medications, or the time response of medical services. This paper presents a study about the prediction limits of a chronic disease with symptomatic crises: the migraine. For that purpose, this work develops a methodology to build predictive migraine models and to improve these predictions beyond the limits of the initial models. The maximum prediction horizon is analyzed, and its dependency on the selected features is studied. A strategy for model selection is proposed to tackle the trade off between conservative but robust predictive models, with respect to less accurate predictions with higher horizons. The obtained results show a prediction horizon close to 40 minutes, which is in the time range of the drug pharmacokinetics. Experiments have been performed in a realistic scenario where input data have been acquired in an ambulatory clinical study by the deployment of a non-intrusive Wireless Body Sensor Network. Our results provide an effective methodology for the selection of the future horizon in the development of prediction algorithms for diseases experiencing symptomatic crises.
• Abstract（参考訳）: 慢性疾患における症状発生の予測は、症状を避けるための薬物の摂取や医療警報の活性化など、症状が起こる前に決定することができる。 この場合の予測地平線は、医薬品の薬物動態や医療サービスの時間応答を満たすための重要なパラメータである。 本稿では,慢性疾患における症状性障害の予測限界である片頭痛について検討する。 この目的のために、この研究は予測的な片頭痛モデルを構築し、初期モデルの限界を超えてこれらの予測を改善する手法を開発する。 最大予測地平線を解析し、選択した特徴への依存について検討する。 モデル選択のための戦略は、高い地平線を持つ精度の低い予測に対して、保守的だが堅牢な予測モデル間のトレードオフに取り組むために提案される。 得られた結果は,薬物動態の時間範囲である40分付近の予測地平線を示した。 非侵入性無線体センサネットワークの展開により, 臨床実験において入力データが取得された現実的なシナリオで実験が実施されている。 本研究は,症状を呈する疾患の予測アルゴリズムの開発において,今後の地平線の選択に有効な手法を提供する。

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