I detta papper introducerar vi användningen av en personlig Gaussian Process modell (pGP) för att förutsäga de viktigaste mätvärdena för Alzheimers sjukdom progression (MMSE, ADAS-Cog13, CDRSB och CS) baserat på varje patients tidigare besök. Vi börjar med att lära oss en population-nivå modell med hjälp av multi-modal data från tidigare sett patienter med bas Gaussian Process (GP) regression. Därefter anpassas denna modell sekventiellt över tiden till en ny patient som använder domänadaptiva GPs för att bilda patientens PGP. Vi visar att detta nya tillvägagångssätt, tillsammans med en auto-regressiv formulering, leder till betydande förbättringar i prognos framtida klinisk status och kognitiva poäng för målpatienter jämfört med modellering av populationen med traditionella GPs.
Peterson m.fl. REF föreslås använda en liknande modell för diagnos av Alzheimers sjukdom, där en populationsnivå GP är anpassad till en ny patient som använder domän GPs individuellt.
Personalized Gaussian Processes for Future Prediction of Alzheimer's Disease Progression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Biology']}