Vi presenterar en blandning av experter för val av hiv-behandling. Det heterogena i patientdata gör det svårt för en viss modell att lyckas med att tillhandahålla lämpliga behandlingsprognoser för alla patienter. Ett lämpligt sätt att ta itu med denna heterogenitet är genom att kombinera kärn- och modellbaserade tekniker. Dessa metoder fångar in olika typer av information: kärnbaserade metoder kan identifiera kluster av liknande patienter, och fungerar bra när man modellerar virussvaret för dessa grupper. Modellbaserade metoder fångar däremot upp den sekventiella beslutsprocessen och kan hitta enklare, men ändå exakta, svarsmönster för patienter utanför dessa grupper. Vi utnyttjar denna information genom att föreslå en blandning av experter modell som automatiskt väljer mellan metoderna för att tilldela den mest lämpliga terapival till en individ. Sammantaget bekräftar vi att behandlingskombinationer föreslog att man skulle använda denna metod betydligt bättre än tidigare metoder.
En blandning av experter föreslogs i REF för att kombinera styrkorna hos både kärnbaserade regressionsmetoder (dvs. historieanpassningsmodell) och RL (dvs. modellbaserad Bayesian POMDP-modell) för val av hiv-behandling.
Combining Kernel and Model Based Learning for HIV Therapy Selection
{'venue': 'AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science', 'journal': 'AMIA Joint Summits on Translational Science proceedings. AMIA Joint Summits on Translational Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}