論文の概要: SEANN: A Domain-Informed Neural Network for Epidemiological Insights

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10273v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 16:01:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 14:00:30.808944
• Title: SEANN: A Domain-Informed Neural Network for Epidemiological Insights
• Title（参考訳）: SEANN: 疫学的考察のためのドメインインフォームニューラルネットワーク
• Authors: Jean-Baptiste Guimbaud, Marc Plantevit, Léa Maître, Rémy Cazabet,
• Abstract要約: ドメイン固有知識の一般的な形式を活用した情報診断のための新しいアプローチSEANNを紹介します:pooled Effect Sizes (PES) PESは、公表されたメタ分析研究でよく見られ、異なる形態で、科学的コンセンサスの定量的な形態を表している。 本研究では, 予測性能の一般化可能性および抽出された関係の科学的妥当性について, 有意な改善を実験的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9749638953163389
• License:
• Abstract: In epidemiology, traditional statistical methods such as logistic regression, linear regression, and other parametric models are commonly employed to investigate associations between predictors and health outcomes. However, non-parametric machine learning techniques, such as deep neural networks (DNNs), coupled with explainable AI (XAI) tools, offer new opportunities for this task. Despite their potential, these methods face challenges due to the limited availability of high-quality, high-quantity data in this field. To address these challenges, we introduce SEANN, a novel approach for informed DNNs that leverages a prevalent form of domain-specific knowledge: Pooled Effect Sizes (PES). PESs are commonly found in published Meta-Analysis studies, in different forms, and represent a quantitative form of a scientific consensus. By direct integration within the learning procedure using a custom loss, we experimentally demonstrate significant improvements in the generalizability of predictive performances and the scientific plausibility of extracted relationships compared to a domain-knowledge agnostic neural network in a scarce and noisy data setting.
• Abstract（参考訳）: 疫学において、ロジスティック回帰、線形回帰、その他のパラメトリックモデルといった伝統的な統計手法は、予測値と健康結果の関係を調べるために一般的に用いられる。 しかし、ディープニューラルネットワーク(DNN)のような非パラメトリック機械学習技術と説明可能なAI(XAI)ツールを組み合わせることで、このタスクに新たな機会を提供する。 それらの可能性にもかかわらず、これらの手法は、この分野における高品質で高頻度のデータの利用が限られているため、課題に直面している。 これらの課題に対処するために、私たちは、ドメイン固有知識の一般的な形式であるPooled Effect Sizes (PES)を活用する、情報DNNのための新しいアプローチであるSEANNを紹介します。 PESは、公表されたメタ分析研究でよく見られ、異なる形態で、科学的コンセンサスの定量的な形態を表している。 カスタム・ロスを用いた学習手順の直接統合により,予測性能の一般化可能性および抽出された関係の科学的妥当性を,希少でノイズの多いデータ環境におけるドメイン知識に依存しないニューラルネットワークと比較して,実験的に明らかにした。

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