Kroniska sjukdomar, såsom Alzheimers sjukdom, Diabetes, och kronisk obstruktiv lungsjukdom, brukar utvecklas långsamt under en lång tidsperiod, vilket orsakar ökande börda för patienterna, deras familjer, och sjukvårdssystemet. En bättre förståelse av deras progression är avgörande för tidig diagnos och personlig vård. Att modellera sjukdomsprogression baserad på verkliga bevis är en mycket utmanande uppgift på grund av ofullständigheten och oegentligheten i observationer, liksom heterogeniteten i patientens tillstånd. I detta dokument föreslår vi en probabilistisk sjukdomsprogressionsmodell som tar itu med dessa utmaningar. Jämfört med befintliga sjukdomsprogressionsmodeller är fördelen med vår modell trefaldig: 1) den lär sig en kontinuerlig tidsprogressionsmodell från diskreta tidsobservationer med icke-lika intervall; 2) den lär sig hela progressionsbanan från en uppsättning ofullständiga register som bara täcker korta segment av progression; 3) den lär sig en kompakt uppsättning medicinska begrepp som bron mellan den dolda progressionsprocessen och de observerade medicinska bevisen, som vanligtvis är extremt glesa och bullriga. Vi demonstrerar vår modells förmåga genom att applicera den på en KOL-patientkohort i verkligheten och få några intressanta kliniska insikter.
Wang m.fl. REF föreslog en probabilistisk modell för att lära sig en kontinuerlig sjukdomsprogression.
Unsupervised learning of disease progression models
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}