Core Concepts
本研究では、連続時間における治療効果の不確実性を定量化するための新しいベイズ型ニューラル制御微分方程式(BNCDE)を提案する。BNCDEは、ニューラル制御微分方程式とニューラル確率微分方程式を組み合わせることで、患者の健康軌道を連続時間でモデル化し、治療効果の事後予測分布を推定する。これにより、医療分野における信頼性の高い意思決定を支援することができる。
Abstract
本研究では、連続時間における治療効果推定のための新しいベイズ型ニューラル制御微分方程式(BNCDE)を提案している。
エンコーダーとデコーダーから成るエンコーダー-デコーダー型のアーキテクチャを採用している。
エンコーダーは、ニューラル制御微分方程式とニューラル確率微分方程式から構成される。ニューラル制御微分方程式は患者の過去の履歴を連続時間でエンコードし、ニューラル確率微分方程式はその重みの事後分布を近似する。
デコーダーも同様に、ニューラル制御微分方程式とニューラル確率微分方程式から成る。ニューラル制御微分方程式は未来の治療経過をモデル化し、ニューラル確率微分方程式はその重みの事後分布を近似する。
最終的に、予測ヘッドがデコーダーの出力から治療効果の事後予測分布を出力する。
この設計により、BNCDEは治療効果の不確実性を定量化することができる。具体的には、モデル不確実性(エピステミック)と結果の不確実性(アレアトリック)の両方を考慮している。
提案手法は、既存の手法と比較して、より信頼性の高い事後予測分布を生成できることが示された。また、治療効果の点推定においても優れた性能を示している。
Stats
治療効果の事後予測分布の95%信頼区間は、実際の結果を95%以上の確率で含んでいる。
治療効果の事後予測分布の95%信頼区間の幅は、既存手法と比べて有意に小さい。
治療効果の点推定の平均二乗誤差は、既存手法と比べて小さい。