論文の概要: Integrating Probabilistic Trees and Causal Networks for Clinical and Epidemiological Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15973v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 11:34:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:17.472684
• Title: Integrating Probabilistic Trees and Causal Networks for Clinical and Epidemiological Data
• Title（参考訳）: 臨床・疫学データのための確率木と因果ネットワークの統合
• Authors: Sheresh Zahoor, Pietro Liò, Gaël Dias, Mohammed Hasanuzzaman,
• Abstract要約: 本研究では,確率因果核融合(PCF)フレームワークを紹介する。 PCFはCausal Bayesian Networks (CBN)とProbability Trees (PTrees)を統合し、予測を超えて拡張する。 3つの現実世界の医療データセットで検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.539194412343104
• License:
• Abstract: Healthcare decision-making requires not only accurate predictions but also insights into how factors influence patient outcomes. While traditional Machine Learning (ML) models excel at predicting outcomes, such as identifying high risk patients, they are limited in addressing what-if questions about interventions. This study introduces the Probabilistic Causal Fusion (PCF) framework, which integrates Causal Bayesian Networks (CBNs) and Probability Trees (PTrees) to extend beyond predictions. PCF leverages causal relationships from CBNs to structure PTrees, enabling both the quantification of factor impacts and simulation of hypothetical interventions. PCF was validated on three real-world healthcare datasets i.e. MIMIC-IV, Framingham Heart Study, and Diabetes, chosen for their clinically diverse variables. It demonstrated predictive performance comparable to traditional ML models while providing additional causal reasoning capabilities. To enhance interpretability, PCF incorporates sensitivity analysis and SHapley Additive exPlanations (SHAP). Sensitivity analysis quantifies the influence of causal parameters on outcomes such as Length of Stay (LOS), Coronary Heart Disease (CHD), and Diabetes, while SHAP highlights the importance of individual features in predictive modeling. By combining causal reasoning with predictive modeling, PCF bridges the gap between clinical intuition and data-driven insights. Its ability to uncover relationships between modifiable factors and simulate hypothetical scenarios provides clinicians with a clearer understanding of causal pathways. This approach supports more informed, evidence-based decision-making, offering a robust framework for addressing complex questions in diverse healthcare settings.
• Abstract（参考訳）: 医療の意思決定には、正確な予測だけでなく、要因が患者の結果にどのように影響するかについての洞察も必要である。 従来の機械学習(ML)モデルは、リスクの高い患者を特定するなど、結果を予測するのに優れていますが、介入に関する問題に対処するには制限があります。 本稿では,CBN(Causal Bayesian Networks)とPTrees(Probability Trees)を統合したPCF(Probabilistic Causal Fusion)フレームワークを紹介する。 PCFはCBNからの因果関係を利用してPTresを構造化し、因子の影響の定量化と仮説的介入のシミュレーションを可能にする。 PCFはMIMIC-IV(英語版)、Framingham Heart Study(英語版)、Dibetes(英語版)の3つの実際の医療データセットで検証された。 従来のMLモデルに匹敵する予測性能を示し、因果推論機能を追加した。 解釈可能性を高めるため、PCFは感度分析とSHAP(SHAP)を取り入れている。 感度分析は、Stey (LOS)、Corronary Heart Disease (CHD)、Diabetesなどの結果に対する因果パラメータの影響を定量化し、SHAPは予測モデリングにおける個々の特徴の重要性を強調している。 因果推論と予測モデルを組み合わせることで、PCFは臨床的直観とデータ駆動的洞察のギャップを埋める。 修飾因子間の関係を解明し、仮説シナリオをシミュレートする能力は、臨床医に因果経路のより明確な理解を与える。 このアプローチは、より情報に富んだエビデンスベースの意思決定をサポートし、多様なヘルスケア設定で複雑な問題に対処するための堅牢なフレームワークを提供する。

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