論文の概要: Neural Network-based Partial-Linear Single-Index Models for Environmental Mixtures Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11593v1
• Date: Fri, 12 Dec 2025 14:28:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-15 15:48:11.800597
• Title: Neural Network-based Partial-Linear Single-Index Models for Environmental Mixtures Analysis
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた環境混合解析のための部分線形単一インデックスモデル
• Authors: Hyungrok Do, Yuyan Wang, Mengling Liu, Myeonggyun Lee,
• Abstract要約: ニューラルネットワークに基づく部分線形単一インデックス(NeuralPLSI)モデリングフレームワークを提案する。 NeuralPLSIは、深層学習の表現力による半パラメトリック回帰モデリングをブリッジする。 我々の貢献は、混合分析のためのスケーラブルで解釈可能で汎用的なモデリングツールとしてNeuralPLSIを確立することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.274230637691717
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating the health effects of complex environmental mixtures remains a central challenge in environmental health research. Existing approaches vary in their flexibility, interpretability, scalability, and support for diverse outcome types, often limiting their utility in real-world applications. To address these limitations, we propose a neural network-based partial-linear single-index (NeuralPLSI) modeling framework that bridges semiparametric regression modeling interpretability with the expressive power of deep learning. The NeuralPLSI model constructs an interpretable exposure index via a learnable projection and models its relationship with the outcome through a flexible neural network. The framework accommodates continuous, binary, and time-to-event outcomes, and supports inference through a bootstrap-based procedure that yields confidence intervals for key model parameters. We evaluated NeuralPLSI through simulation studies under a range of scenarios and applied it to data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) to demonstrate its practical utility. Together, our contributions establish NeuralPLSI as a scalable, interpretable, and versatile modeling tool for mixture analysis. To promote adoption and reproducibility, we release a user-friendly open-source software package that implements the proposed methodology and supports downstream visualization and inference (\texttt{https://github.com/hyungrok-do/NeuralPLSI}).
• Abstract（参考訳）: 複雑な環境混合物の健康効果を評価することは、環境健康研究における中心的な課題である。 既存のアプローチは、柔軟性、解釈可能性、スケーラビリティ、さまざまな結果型のサポートなどによって異なり、現実のアプリケーションではユーティリティが制限されることが多い。 これらの制約に対処するため,ニューラルネットワークに基づく部分線形単一インデックス(NeuralPLSI)モデリングフレームワークを提案する。 NeuralPLSIモデルは、学習可能な投影を通して解釈可能な露光指数を構築し、フレキシブルニューラルネットワークを介して結果との関係をモデル化する。 このフレームワークは、連続、バイナリ、タイム・ツー・イベントの結果に対応し、キーモデルパラメータに対する信頼区間を生成するブートストラップベースのプロシージャを通じて推論をサポートする。 我々は,様々なシナリオ下でのシミュレーション研究を通じてNeuralPLSIを評価し,その実用性を実証するためにNHANES(National Health and Nutrition Examination Survey)のデータに適用した。 我々は共に、混合分析のためのスケーラブルで解釈可能で汎用的なモデリングツールとしてNeuralPLSIを確立した。 導入と再現性を促進するため,提案手法を実装し,下流での可視化と推論をサポートするユーザフレンドリーなオープンソースソフトウェアパッケージ(\texttt{https://github.com/hyungrok-do/NeuralPLSI})をリリースする。

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