論文の概要: Dynamic Classification of Latent Disease Progression with Auxiliary Surrogate Labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08088v1
- Date: Wed, 11 Dec 2024 04:14:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-12 14:01:29.919942
- Title: Dynamic Classification of Latent Disease Progression with Auxiliary Surrogate Labels
- Title（参考訳）: 補助的サロゲートラベルを用いた潜伏病進行の動的分類
- Authors: Zexi Cai, Donglin Zeng, Karen S. Marder, Lawrence S. Honig, Yuanjia Wang,
- Abstract要約: 進化する健康情報に基づく疾患進展予測は、真の疾患状態が不明な場合に困難である。
我々は,主観的ラベルを用いた適応的前方回帰アルゴリズムを開発した。
漸近特性が確立され, 有限試料による顕著な改善が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.997489272248076
- License:
- Abstract: Disease progression prediction based on patients' evolving health information is challenging when true disease states are unknown due to diagnostic capabilities or high costs. For example, the absence of gold-standard neurological diagnoses hinders distinguishing Alzheimer's disease (AD) from related conditions such as AD-related dementias (ADRDs), including Lewy body dementia (LBD). Combining temporally dependent surrogate labels and health markers may improve disease prediction. However, existing literature models informative surrogate labels and observed variables that reflect the underlying states using purely generative approaches, limiting the ability to predict future states. We propose integrating the conventional hidden Markov model as a generative model with a time-varying discriminative classification model to simultaneously handle potentially misspecified surrogate labels and incorporate important markers of disease progression. We develop an adaptive forward-backward algorithm with subjective labels for estimation, and utilize the modified posterior and Viterbi algorithms to predict the progression of future states or new patients based on objective markers only. Importantly, the adaptation eliminates the need to model the marginal distribution of longitudinal markers, a requirement in traditional algorithms. Asymptotic properties are established, and significant improvement with finite samples is demonstrated via simulation studies. Analysis of the neuropathological dataset of the National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) shows much improved accuracy in distinguishing LBD from AD.
- Abstract（参考訳）: 診断能力や高コストのため、真の疾患状態が不明である場合、患者の健康情報の進化に基づく疾患進行予測は困難である。
例えば、ゴールドスタンダードの神経学的診断がないことは、アルツハイマー病(AD)とレヴィ・ボディ・認知症(LBD)を含むAD関連認知症(ADRD)とを区別するのを妨げる。
時間依存性のサロゲートラベルと健康マーカーを組み合わせることで、疾患の予測が改善する可能性がある。
しかし、既存の文献モデルでは、情報的代理ラベルや観測変数は、純粋に生成的アプローチを用いて基礎的な状態を反映し、将来の状態を予測できる能力を制限する。
本稿では,従来の隠れマルコフモデルと時間変化の識別的分類モデルを組み合わせることで,潜在的に不特定なサロゲートラベルを同時に処理し,疾患進行の重要なマーカーを組み込むことを提案する。
我々は,主観的ラベルを用いた適応型前方進法を開発し,修正後およびヴィタビアルゴリズムを用いて,客観的マーカーのみに基づく将来の状態や新規患者の進行を予測した。
重要なことは、従来のアルゴリズムの要件である長手マーカーの限界分布をモデル化する必要がなくなることである。
漸近特性が確立され、シミュレーション研究により有限サンプルによる顕著な改善が示された。
NACC(National Alzheimer's Coordinating Center)の神経病理学的データセットの解析により,ADとLBDを区別する精度が向上した。
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