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0-1 神经网络在处方和预测中的应用
医学决策制定中的一个关键挑战是学习对具有有限观察数据的患者进行治疗政策。本研究引入了预测网络（PNNs），使用混合整数规划进行训练的浅层 0-1 神经网络，可与反事实估计一起在中等数据环境中优化政策。通过合成数据实验和产后高血压治疗案例研究
PDF4 months ago
学习自两个十年的血压数据：7500 万病患接触中的人口特定模式
本研究基于包含 7500 万条记录的广泛数据集，探索并分析了血压在年龄、种族和性别等人口统计特征上的变化，结果发现性别对血压变化的影响并不显著，而舒张压在四十多岁年龄组呈现出一个独特的峰值，同时在一些种族群体中发现了血压分布的有趣相似性，
PDF5 months ago
精准医学中的分析与关注：统计学观点
本文探讨了统计分析在精准医学中的关键作用，着重讨论了个性化医疗如何通过解释复杂的多维数据集来实现，包括预测建模、机器学习算法和数据可视化技术。本文还研究了数据整合和解释方面的挑战，尤其是包括电子健康记录（EHR）和基因组数据在内的多种数据源
PDF6 months ago
个性化医疗的革命：通过移动人工智能生成人类数字双胞胎
移动人工智能生成内容（AIGC）技术是指在移动边缘网络上采用 AI 算法自动化信息创建过程，并满足最终用户要求的一种技术。移动 AIGC 近期引起了巨大关注，可以成为一种关键的新兴应用技术，称为人类数字孪生 (HDT)。移动 AIGC 赋能
PDFa year ago
利用基于地理位置的公共卫生特征进行生存分析
本研究提出一种改进的生存分析模型，它在输入特征中包括公共卫生统计数据，通过在美国的癌症发病率数据集中试验表明，包括地理位置的公共卫生数据可以显著提高预测性能。
PDFa year ago
ICML使用神经控制微分方程连续建模对照结果
借助控制微分方程的数学，提出一种新方法用于处理不规则采样数据的因果推断任务，即治疗效果神经控制微分方程（TE-CDE），以便在任何时间点评估可能的结果，并通过对抗性训练来解决长期临床研究中的时间相关混淆问题。该方法在一系列不规则采样的临床情
PDF2 years ago
治疗效果异质性建模和提升建模的统一调查
这篇论文通过潜在结果框架，提出了个性化医疗、社会研究和个性化营销等领域中利用治疗效果异质性调节来实现不同个体特征之间异质性处理效应估计和提高模型的研究方法，并对现有方法进行了结构性概述和主要应用程序的综述。
PDF4 years ago