倾向权重联合学习用于分布式不平衡环境中的治疗效果估计
Alejandro Almodóvar1, Juan Parras1, Santiago Zazo1
1Information Processing and Telecommunication Center, ETSI de Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid, Spain.
在不同患者数据和隐私规则的医院中估计治疗效果是具有挑战性的. 一种新的联合学习方法,即倾向加权联合平均 (PW FedAvg),即使在不平衡的治疗分布下,也提高了因果推理的准确性.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 因果推理因果推理
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 根据观察数据估计治疗效应在医学中至关重要,因为数据的可用性和随机对照试验的局限性.
- 在分布式因果推断中出现了挑战,特别是当患者数据不能在患者分布和治疗分配标准不同的医院之间共享时.
- 现有的联合学习方法可能会在分散节点的治疗分配中发生重大变化.
研究的目的:
- 解决医疗保健环境中分布式因果推断的挑战,以隐私限制和异质的治疗分布.
- 提出一种新的联合学习算法,适用于估计分散环境中的个体治疗效应.
- 根据不同程度的治疗分配不平衡,对现有方法进行对拟议算法的性能评估.
主要方法:
- 将FederatedAveraging算法调整为治疗效果决策VAult估计 (TEDVAE) 神经网络模型.
- 开发倾向加权联邦平均 (PW FedAvg) 来解释医院治疗分配分布的变化.
- 使用PW FedAvg与Vanilla Federated Averaging和其他联合学习因果推理算法的实验比较.
主要成果:
- 与基线方法相比,PW FedAvg在估计个别因果效应方面表现出更高的准确性,特别是当治疗分布在各医院之间高度不平衡时.
- 拟议的方法有效地处理患者群体和治疗分配标准的变化,而无需直接共享数据.
- 实验结果显示,在具有挑战性的不平衡场景下,使用PW FedAvg对因果效应估计的误差显著减少.
结论:
- 普华永道FedAvg为医疗保健中的隐私保护分布式因果推理提供了一个强大的解决方案.
- 该算法的管理治疗分发轮班的能力使其适合使用分散数据的真实临床环境.
- 这项工作促进了联合学习的应用,以在复杂的观测数据场景中可靠地估计治疗效果.
更多相关视频
04:09Predicting Treatment Response to Image-Guided Therapies Using Machine Learning: An Example for Trans-Arterial Treatment of Hepatocellular Carcinoma
Published on: October 10, 2018
03:37Author Spotlight: Impact of Intergenic Interactions on Disease-Identifying Dark Biomarkers
Published on: March 1, 2024
相关概念视频
Model Approaches for Pharmacokinetic Data: Distributed Parameter Models
The distributed parameter models are specifically designed to account for variations and differences in some drug classes. This model is particularly useful for assessing regional concentrations of anticancer or...
Weighted Mean
For example, consider the number of goals scored in the matches of a tournament. While computing the average number of goals scored in the tournament, it may be more important to...
Strategies for Assessing and Addressing Confounding
Confounding can be addressed at both the design phase of a study and through analytical methods after data...
Distributions to Estimate Population Parameter
Randomized Experiments
Simple randomization
Simple...
Choosing Between z and t Distribution
