論文の概要: Personalized Counterfactual Framework: Generating Potential Outcomes from Wearable Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.14432v1
- Date: Wed, 20 Aug 2025 05:04:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-21 16:52:41.349018
- Title: Personalized Counterfactual Framework: Generating Potential Outcomes from Wearable Data
- Title（参考訳）: パーソナライズされた対物的枠組み:ウェアラブルデータから潜在的結果を生成する
- Authors: Ajan Subramanian, Amir M. Rahmani,
- Abstract要約: 本稿では,ウェアラブルデータからパーソナライズされた対物モデルを学ぶためのフレームワークを提案する。
我々はまず,マルチモーダル類似性分析を用いて,類似患者のデータを用いて個々のデータセットを拡大する。
次に、時間的PC(Peter-Clark)アルゴリズムを用いて予測関係を探索する。
グラディエントブースティングマシンは、個々の特殊効果を定量化するためにこれらの関係に基づいて訓練されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7396556690675233
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Wearable sensor data offer opportunities for personalized health monitoring, yet deriving actionable insights from their complex, longitudinal data streams is challenging. This paper introduces a framework to learn personalized counterfactual models from multivariate wearable data. This enables exploring what-if scenarios to understand potential individual-specific outcomes of lifestyle choices. Our approach first augments individual datasets with data from similar patients via multi-modal similarity analysis. We then use a temporal PC (Peter-Clark) algorithm adaptation to discover predictive relationships, modeling how variables at time t-1 influence physiological changes at time t. Gradient Boosting Machines are trained on these discovered relationships to quantify individual-specific effects. These models drive a counterfactual engine projecting physiological trajectories under hypothetical interventions (e.g., activity or sleep changes). We evaluate the framework via one-step-ahead predictive validation and by assessing the plausibility and impact of interventions. Evaluation showed reasonable predictive accuracy (e.g., mean heart rate MAE 4.71 bpm) and high counterfactual plausibility (median 0.9643). Crucially, these interventions highlighted significant inter-individual variability in response to hypothetical lifestyle changes, showing the framework's potential for personalized insights. This work provides a tool to explore personalized health dynamics and generate hypotheses on individual responses to lifestyle changes.
- Abstract（参考訳）: ウェアラブルセンサーのデータは、パーソナライズされた健康モニタリングの機会を提供するが、複雑な縦方向のデータストリームから実行可能な洞察を得るのは難しい。
本稿では,多変量ウェアラブルデータからパーソナライズされた対物モデルを学ぶためのフレームワークを提案する。
これにより、何のシナリオを探索して、ライフスタイル選択の個人固有の結果を理解することが可能になる。
提案手法はまず,マルチモーダル類似性分析を用いて,類似患者のデータを用いて個々のデータセットを増強する。
次に、時間的PC(Peter-Clark)アルゴリズムを用いて予測関係を発見し、時間t-1における変数が時間tにおける生理的変化にどのように影響するかをモデル化する。
グラディエントブースティングマシンは、個々の特殊効果を定量化するために、これらの発見された関係に基づいて訓練される。
これらのモデルは、仮定的介入(例えば、活動や睡眠の変化)の下で生理的軌道を投影する反ファクトアルエンジンを駆動する。
我々は,一段階の予測検証と,介入の妥当性と影響を評価することによって,その枠組みを評価する。
評価は妥当な予測精度(平均心拍数MAE 4.71 bpm)と高い反ファクト的妥当性(中間0.9643)を示した。
これらの介入は、仮説的ライフスタイルの変化に反応して、個人間の大きな多様性を強調し、そのフレームワークがパーソナライズされた洞察の可能性を示した。
この研究は、パーソナライズされた健康動態を探索し、ライフスタイルの変化に対する個々の反応に関する仮説を生成するツールを提供する。
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