論文の概要: Learning Personalized Treatment Decisions in Precision Medicine: Disentangling Treatment Assignment Bias in Counterfactual Outcome Prediction and Biomarker Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00509v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 20:55:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:32:43.362571
• Title: Learning Personalized Treatment Decisions in Precision Medicine: Disentangling Treatment Assignment Bias in Counterfactual Outcome Prediction and Biomarker Identification
• Title（参考訳）: 精密医療におけるパーソナライズされた治療決定の学習:非現実的なアウトカム予測とバイオマーカー同定における治療割り当てバイアスの分散
• Authors: Michael Vollenweider, Manuel Schürch, Chiara Rohrer, Gabriele Gut, Michael Krauthammer, Andreas Wicki,
• Abstract要約: 精密医療は、機械学習(ML)と人工知能(AI)を用いて、個々の患者に対して治療決定を調整できる可能性がある 臨床観察データの複雑なバイアスと、生物学的データの高次元的な性質により、大きな課題に直面している。 本研究は,相互情報を用いた多種多様な治療課題バイアスをモデル化し,それらのMLモデルへの影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.05277756703318046
• License:
• Abstract: Precision medicine has the potential to tailor treatment decisions to individual patients using machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), but it faces significant challenges due to complex biases in clinical observational data and the high-dimensional nature of biological data. This study models various types of treatment assignment biases using mutual information and investigates their impact on ML models for counterfactual prediction and biomarker identification. Unlike traditional counterfactual benchmarks that rely on fixed treatment policies, our work focuses on modeling different characteristics of the underlying observational treatment policy in distinct clinical settings. We validate our approach through experiments on toy datasets, semi-synthetic tumor cancer genome atlas (TCGA) data, and real-world biological outcomes from drug and CRISPR screens. By incorporating empirical biological mechanisms, we create a more realistic benchmark that reflects the complexities of real-world data. Our analysis reveals that different biases lead to varying model performances, with some biases, especially those unrelated to outcome mechanisms, having minimal effect on prediction accuracy. This highlights the crucial need to account for specific biases in clinical observational data in counterfactual ML model development, ultimately enhancing the personalization of treatment decisions in precision medicine.
• Abstract（参考訳）: 精密医療は、機械学習(ML)と人工知能(AI)を用いて個々の患者に対して治療決定を調整する可能性があるが、臨床観察データに複雑なバイアスがあり、生物学的データの高次元的な性質があるため、大きな課題に直面している。 本研究は, 相互情報を用いた多種多様な治療課題バイアスをモデル化し, 事実予測およびバイオマーカー同定のためのMLモデルへの影響について検討する。 本研究は, 固定治療方針に依存する従来の対策ベンチマークとは異なり, 基礎となる観察治療方針の異なる特徴を, 異なる臨床条件でモデル化することに焦点を当てる。 我々は,おもちゃのデータセット,半合成癌ゲノムアトラス(TCGA)データ,および薬物およびCRISPRスクリーンによる実世界の生物学的結果を用いて,我々のアプローチを検証した。 実証的な生物学的メカニズムを取り入れることで、実世界のデータの複雑さを反映したより現実的なベンチマークを作成する。 分析の結果,いくつかのバイアス,特に結果のメカニズムとは無関係なバイアスは,予測精度に最小限の影響を与えることがわかった。 このことは、対実的MLモデル開発における臨床観察データの特定のバイアスを考慮し、究極的には、精密医療における治療決定のパーソナライズを強化することの重要性を浮き彫りにしている。

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