適合関連結果の組込みにより強化された臨床時間対イベント予測【JST・京大機械翻訳】

Gao, Y.; Cui, Y.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203446810890 整理番号：22P0313885

適合関連結果の組込みにより強化された臨床時間対イベント予測【JST・京大機械翻訳】

Clinical Time-to-Event Prediction Enhanced by Incorporating Compatible Related Outcomes

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発行年： 2022年02月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月02日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

個人の生物医学データからの臨床転帰の正確な時間-事象(TTE)予測は,精密医学にとって必須である。臨床データセットは,単一疾患の併存疾患または多面的エンドポイントからの複数の関連患者転帰に関する情報を含むことがますます一般的になってきた。種々のTTEモデルが開発され,相互排他的事象に関連する競合リスクを扱う。しかし,臨床転帰はしばしば非競争であり,同時に,または連続的に起こる。ここでは,互換性のある関連臨床結果のデータを組み入れる能力を持つTTE予測モデルを開発した。実および合成データに関する著者らの方法を試験し,関連する補助臨床結果の組み込みが可能であることを示した。1)その解釈可能性を維持しながら,従来のCoxモデルのTTE予測性能を著しく改善する;2)最先端の深層学習ベースモデルの性能をさらに改善する。補助成果はモデル訓練のために利用されるが,モデル展開は,補助結果情報が,一度モデルが訓練されたときに一次結果の予測に必要でないので,補助結果データのアベイラビリティによって制限されない。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

循環系の疾患

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