論文の概要: Kolmogorov-Arnold Networks and Evolutionary Game Theory for More Personalized Cancer Treatment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07611v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 20:58:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:27:28.186981
• Title: Kolmogorov-Arnold Networks and Evolutionary Game Theory for More Personalized Cancer Treatment
• Title（参考訳）: Kolmogorov-Arnold ネットワークとよりパーソナライズされたがん治療のための進化ゲーム理論
• Authors: Sepinoud Azimi, Louise Spekking, Kateřina Staňková,
• Abstract要約: 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とEGT(Evolutionary Game Theory)を橋渡しする革新的なフレームワークの開発を提案する。 Kansは、前例のない適応性を持つ複雑な生物学的システムをモデル化できる解釈可能なエッジベースのニューラルネットワークを提供する。 EGTフレームワークへの統合は、がん進行と治療反応の動的モデリングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Personalized cancer treatment is revolutionizing oncology by leveraging precision medicine and advanced computational techniques to tailor therapies to individual patients. Despite its transformative potential, challenges such as limited generalizability, interpretability, and reproducibility of predictive models hinder its integration into clinical practice. Current methodologies often rely on black-box machine learning models, which, while accurate, lack the transparency needed for clinician trust and real-world application. This paper proposes the development of an innovative framework that bridges Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) and Evolutionary Game Theory (EGT) to address these limitations. Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, KANs offer interpretable, edge-based neural architectures capable of modeling complex biological systems with unprecedented adaptability. Their integration into the EGT framework enables dynamic modeling of cancer progression and treatment responses. By combining KAN's computational precision with EGT's mechanistic insights, this hybrid approach promises to enhance predictive accuracy, scalability, and clinical usability.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズド癌治療は、精密な医療と高度な計算技術を活用して、個々の患者に治療を仕立てることによって、腫瘍学に革命をもたらす。 変換可能性にもかかわらず、限定的な一般化可能性、解釈可能性、予測モデルの再現性といった課題は、臨床実践への統合を妨げる。 現在の方法論はブラックボックスの機械学習モデルに依存しており、正確ではあるが、臨床医の信頼と現実世界の応用に必要な透明性を欠いている。 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)とEGT(Evolutionary Game Theory)を橋渡しして,これらの制約に対処する革新的なフレームワークの開発を提案する。 コルモゴロフ・アルノルドの表現定理に触発されたカンスは、先例のない適応性を持つ複雑な生物学的システムをモデル化できる解釈可能なエッジベースのニューラルネットワークを提供する。 EGTフレームワークへの統合は、がん進行と治療反応の動的モデリングを可能にする。 Kanの計算精度とEGTの機械的洞察を組み合わせることで、このハイブリッドアプローチは予測精度、スケーラビリティ、臨床使用性を高めることを約束する。

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