論文の概要: Hybrid$^2$ Neural ODE Causal Modeling and an Application to Glycemic Response
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17233v2
- Date: Tue, 11 Jun 2024 15:25:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 22:22:49.721816
- Title: Hybrid$^2$ Neural ODE Causal Modeling and an Application to Glycemic Response
- Title（参考訳）: Hybrid$^2$ Neural ODE Causal Modeling とグリセミック応答への応用
- Authors: Bob Junyi Zou, Matthew E. Levine, Dessi P. Zaharieva, Ramesh Johari, Emily B. Fox,
- Abstract要約: 我々は、最先端の予測性能の早期因果正性を達成する方法を示す。
1型糖尿病患者の運動後の血糖動態をモデル化する難しい課題において、最先端の予測性能を早期に達成する能力を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.754225700181611
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hybrid models composing mechanistic ODE-based dynamics with flexible and expressive neural network components have grown rapidly in popularity, especially in scientific domains where such ODE-based modeling offers important interpretability and validated causal grounding (e.g., for counterfactual reasoning). The incorporation of mechanistic models also provides inductive bias in standard blackbox modeling approaches, critical when learning from small datasets or partially observed, complex systems. Unfortunately, as the hybrid models become more flexible, the causal grounding provided by the mechanistic model can quickly be lost. We address this problem by leveraging another common source of domain knowledge: \emph{ranking} of treatment effects for a set of interventions, even if the precise treatment effect is unknown. We encode this information in a \emph{causal loss} that we combine with the standard predictive loss to arrive at a \emph{hybrid loss} that biases our learning towards causally valid hybrid models. We demonstrate our ability to achieve a win-win, state-of-the-art predictive performance \emph{and} causal validity, in the challenging task of modeling glucose dynamics post-exercise in individuals with type 1 diabetes.
- Abstract（参考訳）: フレキシブルで表現力のあるニューラルネットワークコンポーネントを備えたメカニスティックODEベースのダイナミクスを構成するハイブリッドモデルは、特にそのようなODEベースのモデリングが重要な解釈可能性と検証された因果基底(例えば、対実的推論)を提供する科学領域において、急速に人気が高まっている。
メカニスティックモデルの導入は、小さなデータセットや部分的に観察された複雑なシステムから学ぶ際に重要な、標準的なブラックボックスモデリングアプローチにおける帰納的バイアスを与える。
残念なことに、ハイブリッドモデルがより柔軟になるにつれて、力学モデルによって提供される因果基底は急速に失われる。
この問題は、ある介入に対する治療効果の「emph{ ranking}」という、たとえ正確な治療効果が分かっていなくても、他のドメイン知識の共通源を活用することで解決する。
我々は、この情報を、標準的な予測損失と組み合わせて、因果的に有効なハイブリッドモデルへの学習を偏見する \emph{hybrid loss} にエンコードする。
1型糖尿病患者の運動後の血糖動態をモデル化する難しい課題において, 最先端の予測性能「emph{and}因果妥当性」を達成できることを実証する。
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