Vi introducerar en algoritm för att lära sig patientspecifika modeller från kliniska data för att förutsäga utfall. Patientspecifika modeller påverkas av patientens specifika historia, symtom, laboratorieresultat och andra egenskaper i det aktuella patientfallet, i motsats till de vanliga populationsomfattande modeller som konstrueras för att i genomsnitt prestera väl i alla framtida fall. Den patientspecifika algoritmen använder Markov filt (MB) modeller, genomför Bayesian modell i genomsnitt över en uppsättning modeller för att förutsäga resultatet för patientfallet i hand, och använder en patientspecifik heuristic för att lokalisera en uppsättning lämpliga modeller till genomsnitt över. Vi utvärderar nyttan av att använda en lokal strukturrepresentation för den villkorliga sannolikhetsfördelningen i MB-modellerna som fångar ytterligare självständighetsrelationer mellan variablerna jämfört med den typiskt använda representationen som endast fångar den globala strukturen bland variablerna. Dessutom jämför vi prestanda Bayesian modell i genomsnitt med den för modellval. Den patientspecifika algoritmen och dess varianter utvärderades på två kliniska datauppsättningar för två utfall. Våra resultat ger stöd för att prestandan hos en algoritm för att lära sig patientspecifika modeller kan förbättras genom att använda en lokal strukturrepresentation för MB-modeller och genom att utföra Bayesian-modellens medelvärde.
REF använde samma kliniska datamängder och variabler och utvecklade algoritmer som utför Bayesian modell i genomsnitt över en uppsättning modeller med hjälp av funktionerna i patientfallet till hands för att förutsäga hjärtsvikt prognos.
Learning patient-specific predictive models from clinical data
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}