För att fatta beslut krävs information som är relevant för den aktuella uppgiften. Många verkliga beslutssituationer gör det möjligt att skaffa ytterligare relevant information till en specifik kostnad. Vid bedömningen av en patients hälsostatus kan vi till exempel besluta att göra ytterligare mätningar såsom diagnostiska tester eller avsökningar innan vi gör en slutlig bedömning. Mer information som är relevant möjliggör bättre beslut, men det kan vara kostsamt att få all denna information. Hur kan vi byta bort önskan att fatta bra beslut med möjligheten att skaffa ytterligare information till en kostnad? I detta syfte föreslår vi en principiell ram, kallad EDDI (Efficient Dynamic Discovery of high- value Information), baserad på teorin om Bayesian experimentell design. I EDDI föreslår vi en ny partiell variantal autoencoder (Partial VAE), för att effektivt hantera saknade data över olika undergrupper av känd information. EDDI kombinerar denna partiella VEA med en förvärvsfunktion som maximerar den förväntade informationsvinsten på en uppsättning målvariabler. EDDI är effektivt och visar att dynamisk upptäckt av högvärdig information är möjlig; vi visar kostnadsminskning vid samma beslutskvalitet och förbättrad beslutskvalitet till samma kostnad i riktmärken och i två vårdapplikationer. Vi anser att det finns stor potential för att realisera dessa vinster i verkliga beslutsstödsystem. * Detta arbete gjordes under hans praktik på Microsoft Research Cambridge. 1 arXiv:1809.11142v3 [cs. LG] 12 okt 2018 alltid förknippas med kostnad. Med tanke på en uppgift, som att uppskatta kunders erfarenheter eller bedöma befolkningens hälsostatus, bestämmer vi dynamiskt vilken information som ska förvärvas härnäst. Ramverket är mycket allmänt och informationen kan presenteras i vilken form som helst, t.ex. svar på frågor eller värden på ett labbtest. Våra bidrag är: • Vi föreslår ett nytt effektivt ramverk för informationsinsamling, EDDI (avsnitt 3). För att möjliggöra EDDI bidrar vi tekniskt: 1. En partiell avskrivningsmetod med olika specifikationer för inferensnätverket (avsnitt 3.2). Vi utökar en aktuell amortized inference metod, variational autoencoder (VAE) (Kingma & Welling, 2014; Rezende et al., 2014), att redogöra för partiella observationer. Den resulterande metoden, som vi kallar Partial VAE, är inspirerad av uppsättningen formulering av data (Qi et al., 2017; Zaheer et al., 2017). Partiell VAE, som ett probabilistiskt ramverk, är mycket skalbart och fungerar som bas för EDDI-ramverket. Partiell VAE i sig är dock generisk och kan användas som ett icke-linjärt probabilistiskt ramverk för imputering av data som saknas. 2. Utgångspunkten är följande: En teoretisk inhämtningsfunktion med en effektiv approximation som ger en ny variabelvis aktiv inlärningsmetod (avsnitt 3.3). Baserat på den partiella VEA väljer vi den oobserverade variabeln som bidrar mest till uppgiften, såsom hälsobedömning, utvärderad med hjälp av den ömsesidiga informationen. Denna förvärvsfunktion har ingen analytisk lösning och vi får en effektiv approximation. • Vi demonstrerar prestandan av EDDI på olika inställningar, och tillämpa den i verkliga hälso-och sjukvård scenarier (avsnitt 4). 1. Vad är det för fel på dig? Vi visar först den överlägsna prestandan av Partial VAE-ramverket på en bildinmålning uppgift (avsnitt 4.1). 2. Utgångspunkten är följande: Vi använder sedan 6 olika dataset från Maskininlärningsarkivet vid University of Irvine (UCI) (Dheeru & Karra Taniskidou, 2017) för att demonstrera beteendet hos EDDI, jämfört med flera baslinjemetoder (avsnitt 4.2). 3. Vad är det som händer? Slutligen utvärderar vi EDDI i två tillämpningar för hälso- och sjukvård i verkligheten: riskbedömning inom intensivvården (avsnitt 4.3) och folkhälsobedömning med nationell undersökning (avsnitt 4.4), där traditionella metoder utan avskrivningar inte skalas. EDDI visar tydliga förbättringar i dessa två tillämpningar.
Den beräknar sedan den ömsesidiga informationen mellan den nuvarande representationen och var och en av de tillgängliga funktionerna för att välja den funktion som minimerar denna information REF.
EDDI: Efficient Dynamic Discovery of High-Value Information with Partial VAE
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}