論文の概要: A discrete event simulator for policy evaluation in liver allocation in Eurotransplant
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10840v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 15:08:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-20 10:10:22.310851
- Title: A discrete event simulator for policy evaluation in liver allocation in Eurotransplant
- Title(参考訳): ユーロ移植肝アロケーションにおける政策評価のための個別イベントシミュレータ
- Authors: Hans de Ferrante, Marieke de Rosner-Van Rosmalen, Bart Smeulders, Frits C. R. Spieksma, Serge Vogelaar,
- Abstract要約: ELASシミュレータはEurotransplant (ET) Liver Allocation System (ELAS)用に開発された離散イベントシミュレータである。
ELASは、ヨーロッパ8か国で死んだドナー肝臓を割り当てるのに使用される。
シミュレーターは、Eurotransplantが肝臓割当ポリシーを評価するために使用するモデルが透明であるように公開されています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: We present the ELAS simulator, a discrete event simulator built for the Eurotransplant (ET) Liver Allocation System (ELAS). Eurotransplant uses ELAS to allocate deceased donor livers in eight European countries. The simulator is made publicly available to be transparent on which model Eurotransplant uses to evaluate liver allocation policies, and to facilitate collaborations with policymakers, scientists and other stakeholders in evaluating alternative liver allocation policies. This paper describes the design and modules of the ELAS simulator. One of the included modules is the obligation module, which is instrumental in ensuring that international cooperation in liver allocation benefits all ET member countries. By default, the ELAS simulator simulates liver allocation according to the actual ET allocation rules. Stochastic processes, such as graft offer acceptance behavior and listing for a repeat transplantation, are approximated with statistical models which were calibrated to data from the ET registry. We validate the ELAS simulator by comparing simulated waitlist outcomes to historically observed waitlist outcomes between 2016 and 2019. The modular design of the ELAS simulator gives end users maximal control over the rules and assumptions under which ET liver allocation is simulated, which makes the simulator useful for policy evaluation. We illustrate this with two clinically motivated case studies, for which we collaborated with hepatologists and transplantation surgeons from two liver advisory committees affiliated with Eurotransplant.
- Abstract(参考訳): ELASシミュレータはEurotransplant (ET) Liver Allocation System (ELAS)のために開発された離散イベントシミュレータである。
ユーロ移植はELASを使用して、欧州8か国で死んだドナー肝臓を割り当てる。
シミュレーターは、Eurotransplantがどのモデルを用いて肝臓割当ポリシーを評価するのかを透明化し、代替肝臓割当ポリシーを評価するための政策立案者、科学者、その他の利害関係者との協力を促進するために公開されている。
本稿では,ELASシミュレータの設計とモジュールについて述べる。
含まれているモジュールの1つは義務モジュールであり、これは、肝臓割当における国際協力がすべてのET加盟国に利益をもたらすことを保証するのに役立ちます。
ELASシミュレータはデフォルトで、実際のETアロケーションルールに従って肝臓アロケーションをシミュレートする。
グラフトなどの確率的プロセスは、ETレジストリのデータに校正された統計モデルで近似される。
我々は,2016年から2019年の間,シミュレーションされた待ち行列結果と歴史的に観察された待ちリスト結果とを比較して,ELASシミュレータの有効性を検証した。
ELASシミュレータのモジュール設計により、ET肝アロケーションをシミュレートするルールや仮定をエンドユーザが最大限に制御できるため、このシミュレータはポリシー評価に有用である。
本研究は,Eurotransplantに加盟する2つの肝諮問委員会から,肝医および移植外科医と共同で実施した2つの臨床動機付症例研究で紹介する。
関連論文リスト
- HuatuoGPT-II, One-stage Training for Medical Adaption of LLMs [61.41790586411816]
HuatuoGPT-IIは、いくつかのベンチマークで、中国の医学領域における最先端のパフォーマンスを示している。
さらに、ChatGPTやGPT-4といったプロプライエタリなモデルよりも、特に中国伝統医学において優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-16T10:56:24Z) - A Transformer-Based Deep Learning Approach for Fairly Predicting
Post-Liver Transplant Risk Factors [19.00784227522497]
肝移植は、末期肝疾患患者の救命法である。
現在のスコアシステムは、90日以内に臓器を受け取らなければ患者の死亡リスクを評価する。
心血管疾患や慢性拒絶などの移植後リスク因子は移植後の合併症である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T22:54:26Z) - Fairly Predicting Graft Failure in Liver Transplant for Organ Assigning [61.30094367351618]
肝移植は肝疾患に対して必要不可欠な治療法である。
機械学習モデルは不公平であり、特定のグループに対する偏見を引き起こす可能性がある。
本研究は,肝移植における移植不全予測を目的とした,公正な機械学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-18T18:24:58Z) - Learning Feature Descriptors for Pre- and Intra-operative Point Cloud
Matching for Laparoscopic Liver Registration [0.0]
腹腔鏡下肝手術(LLS)では,3D術前モデルを腹腔鏡下画像から再構成した術中部分面に登録することにより,術前情報を術中シーンにオーバーレイすることができる。
この課題を支援するために,我々は,腹腔鏡下肝登録における学習型特徴記述子の使用について検討した。
手術前モデル16と術中3D表面を模擬したLiverMatchデータセットについて述べる。
このタスク用に設計されたLiverMatchネットワークも提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-07T16:58:39Z) - CoRe: An Automated Pipeline for The Prediction of Liver Resection
Complexity from Preoperative CT Scans [53.561797148529664]
肝切除を複雑にするために重要な位置にある腫瘍が知られている。
CoReは、術後LRの複雑さを予測するための自動化された医療画像処理パイプラインである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-15T15:29:24Z) - Learning-Based Keypoint Registration for Fetoscopic Mosaicking [65.02392513942533]
ツイン・トゥ・ツイン輸血症候群(TTTS)では、単子葉胎盤の血管系異常な血管性無痛が両胎児の間に不均一な血流を生じさせる。
本研究では,フィールド・オブ・ビュー展開のためのフェトスコープフレーム登録のための学習ベースフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-26T21:21:12Z) - Surgical Phase Recognition in Laparoscopic Cholecystectomy [57.929132269036245]
本稿では,2段階推論パイプラインのキャリブレーションされた信頼度スコアを利用するTransformerに基づく手法を提案する。
提案手法はColec80データセットのベースラインモデルよりも優れており,様々なアクションセグメンテーション手法に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T22:55:31Z) - Evaluating Procedures for Establishing Generative Adversarial
Network-based Stochastic Image Models in Medical Imaging [10.479865560555199]
GAN(Generative Adversarial Network)は、医療画像のいくつかの領域において非常に有望である。
本研究では, 血管造影画像中の現実的な血管を模擬する標準画像モデル(SIM)を用いて, GANを用いたSIMの確立手順を評価する。
古典的指標と医学的関連指標を用いてGANを評価することにより、トレーニングされたGANの忠実度に関する異なる結論が導かれる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-07T16:19:01Z) - Learning $\mathbf{\mathit{Matching}}$ Representations for Individualized
Organ Transplantation Allocation [98.43063331640538]
臓器アロケーションと移植結果の観察データを用いて,臓器マッチングのためのデータ駆動型ルールの学習問題を定式化する。
本稿では,表現学習に基づくモデルを提案し,ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ドナー/ド
本モデルは,ヒトの専門家が実施する最先端のアロケーション手法やポリシーより優れる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-28T01:33:21Z) - Semantic Segmentation of Histopathological Slides for the Classification
of Cutaneous Lymphoma and Eczema [4.4154284772781525]
真菌症(Mycosis fungoides, MF)は、皮膚疾患を発症する稀な疾患である。
病理医の意思決定プロセスに2倍の価値をもたらす深層学習支援診断ツールを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-10T13:49:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。