BITES:生存データに対するバランス個別治療効果【JST・京大機械翻訳】

Schrod Stefan; Schaefer Andreas; Solbrig Stefan; Lohmayer Robert; Gronwald Wolfram; Oefner Peter J.; Beissbarth Tim; Spang Rainer; Zacharias Helena U.; Altenbuchinger Michael

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206499780739 整理番号：22P0025685

BITES:生存データに対するバランス個別治療効果【JST・京大機械翻訳】

BITES: Balanced Individual Treatment Effect for Survival data

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資料名：
発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月05日
JST資料番号： O7000B 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)

患者転帰に対する介入の効果の推定は,個別化医療の重要な側面の1つである。それらの推論は,訓練データが投与された治療に対する結果のみを含み,代替治療(いわゆる対物的転帰)にはないという事実によりしばしば挑戦される。観察データに基づくこのシナリオ,すなわち介入がランダムに適用されないデータ,連続およびバイナリー結果変数の両方に対して,いくつかの方法が提案された。しかし,イベントが観察期間内に発生しないならば,患者の転帰は,時間対イベントデータに関してしばしば記録される。それらの莫大な重要性,時間対事象データは,治療最適化にはほとんど使用されない。BITES(生存データに対するBalanced個別処理効果)と命名されたアプローチを提案し,治療特異的セミパラメトリックCox損失を治療バランス深いニューラルネットワークと結びつけた。即ち,積分確率測定(IPM)を用いて,治療と非治療患者の間の差を正規化する。シミュレーション研究において,このアプローチが最先端技術より優れていることを示した。さらに,ホルモン治療を6つのルーチンパラメータに基づいて最適化できる乳癌患者のコホートへの応用を示した。独立したコホートでこの所見を成功裏に検証した。BITESは使いやすいpython実装として提供される。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理 , 医用情報処理 , リハビリテーション

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