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J-GLOBAL ID：201702269454797076   整理番号：17A1251765

医療への応用を有する混合型Multioutcome予測のためのフレームワーク【Powered by NICT】

A Framework for Mixed-Type Multioutcome Prediction With Applications in Healthcare

著者 (4件)： Saha Budhaditya (Pattern Recognition and Data Analytics, School of Information Technology, Deakin University, Warun Ponds, Highton, Australia) ,  Gupta Sunil (Pattern Recognition and Data Analytics, School of Information Technology, Deakin University, Warun Ponds, Highton, Australia) ,  Phung Dinh (Pattern Recognition and Data Analytics, School of Information Technology, Deakin University, Warun Ponds, Highton, Australia) ,  Venkatesh Svetha (Pattern Recognition and Data Analytics, School of Information Technology, Deakin University, Warun Ponds, Highton, Australia)
資料名： IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics  (IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics)
巻： 21  号： 4  ページ： 1182-1191  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1135A  ISSN： 2168-2194  CODEN： IJBHA9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 健康分析は,混合型の複数の転帰の予測を含む。既存研究は限られた数または特異的転帰型のいずれかに制限的である。混合型multioutcome予測のためのフレームワークを提案した。著者らの提案したフレームワークは,各結果型に特異的な損失関数から構成される累積損失関数例として,最小二乗(連続転帰),ヒンジ(2値転帰),Poisson(数結果),および指数(非負転帰)を提案した。これらの結果を結合モデル化するために,一般的な行列正規事前確率を通して予測パラメータを横切る共通性を課した。フレームワークは,反復最適化問題として定式化し,効率的なブロック座標降下法を用いて解いた。スケーラビリティと収束性を実験的に示した。提案したモデルを適用した合成データセットに,二種の実世界コホートに:癌コホートと二年間にわたって収集した急性心筋梗塞コホート。は次の入院日(非負)に複数回の緊急治療関連転帰を予測する例,今後の救急症状(二元),緊急入院(数),救急入院期間日の(非負),及び緊急時であった。は提案したモデルの予測性能は,いくつかの最先端技術ベースラインよりも優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 急性心筋梗塞 ,  結合モデル ,  入院期間 ,  定式化 ,  損失関数 ,  入院 ,  事前確率 ,  *予測 ,  最小二乗法 ,  救急療法 ,  母集団 ,  ヒンジ ,  最適化問題
準シソーラス用語： 緊急入院 ,  転帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  医用情報処理  (JE15030Q) ,  生体遠隔測定  (EL03030N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 医療 ,  応用 ,  予測 ,  フレームワーク