Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Gemini Adv | Llama 3:

Resumen:

1.-El aprendizaje automático para la medicina es desafiante debido a problemas, soluciones y verificación mal definidos. Se necesitan nuevas formulaciones de problemas y métodos.

2.-El Laboratorio van der Schaar tiene como objetivo transformar la salud con nuevas herramientas de aprendizaje automático e IA para abordar problemas complejos.

3.-Se desarrolló un sistema de apoyo a la decisión para el cáncer de mama utilizando autoprognosis (integra datos), InVase (interpretabilidad), modelos de espacio de estados atentos (pronósticos) y monitoreo personalizado.

4.-Los métodos de aprendizaje automático automatizado pueden crear analíticas clínicas a gran escala a través de enfermedades. El aprendizaje de kernel estructural conquista la maldición de la dimensionalidad.

5.-La interpretabilidad, confiabilidad y explicabilidad son clave para modelos de aprendizaje automático accionables en medicina. Diferentes usuarios necesitan interpretaciones a medida.

6.-Los metamodelos simbólicos convierten modelos de caja negra en modelos de caja blanca interpretables, permitiendo explicaciones hacia adelante y hacia atrás para varios usuarios.

7.-Los metamodelos permiten el descubrimiento robusto de hipótesis inducidas por datos a partir de modelos. Ayudan a los clínicos a entender predicciones y a los responsables de políticas a diseñar programas de cribado.

8.-La progresión de enfermedades debe modelarse con historia, riesgo individualizado e interacciones entre enfermedades, no solo modelos de Markov.

9.-Los modelos de espacio de estados atentos combinan modelos ocultos de Markov probabilísticos con RNNs para modelar trayectorias de enfermedades complejas no estacionarias individualizadas.

10.-Las redes de comorbilidad dinámicas y personalizadas se aprenden usando procesos de difusión profunda para modelar interacciones de enfermedades a lo largo del tiempo.

11.-Las políticas de cribado y monitoreo personalizadas deben usarse en lugar de talla única, basadas en el riesgo individual del paciente.

12.-La estimación de efectos de tratamiento individualizados (ITE) pasa de efectos promedio a inferencia causal personalizada. Es un problema complejo debido a contrafactuales no observados.

13.-Una teoría bayesiana no paramétrica para la estimación de ITE encuentra que las tasas minimax dependen de la complejidad de la superficie de respuesta (escasez, suavidad), no del sesgo de selección asintóticamente.

14.-Para muestras grandes, ML flexible ajusta hiperparámetros; para muestras pequeñas, el manejo del sesgo de selección y las representaciones compartidas son clave.

15.-Los procesos gaussianos no estacionarios con priors ARD en superficies de respuesta permiten la estimación de ITE con datos limitados y medidas de incertidumbre.

16.-GANITE usa GANs para la estimación de ITE con muchos tratamientos. Las redes recurrentes contrafactuales optimizan planes de tratamiento a lo largo del tiempo.

17.-El aprendizaje automático proporciona perspectivas sobre enfermedades, tratamientos, prevención, diagnóstico, asignación de recursos y vías de atención para transformar la salud.

18.-Estamos al comienzo de usar ML para aumentar a clínicos e investigadores médicos con herramientas poderosas y dirigidas.

19.-Los clínicos pueden usar herramientas de ML co-diseñadas para inteligencia accionable adaptada a cada paciente para mejorar la práctica.

20.-Los investigadores pueden usar ML para generar hipótesis inducidas por datos. Las farmacéuticas pueden identificar tratamientos individualizados con ML.

21.-El aprendizaje efectivo a gran escala integra series temporales, datos ómicos, de imagen con experiencia clínica usando métodos poderosos de ML.

22.-El Laboratorio van der Schaar colabora globalmente con clínicos para proporcionar herramientas de ML empoderadoras y busca colaboradores y estudiantes.

23.-El aprendizaje automático automatizado de Autoprognosis supera significativamente a los modelos actuales como PREDICT para la predicción de supervivencia al cáncer de mama, especialmente en jóvenes y ancianos.

24.-Los metamodelos simbólicos proporcionan ecuaciones de riesgo interpretables que rivalizan con la precisión de autoprognosis que cumplen con los requisitos clínicos de transparencia.

25.-Las ecuaciones de metamodelos inversos pueden informar a los pacientes cómo reducir el riesgo a través de variables modificables y cambios de estilo de vida.

26.-La progresión de enfermedades de talla única ignora factores importantes como la genética. Las trayectorias individualizadas se modelan usando modelos de espacio de estados atentos.

27.-Enviar a pacientes con cáncer postoperatorio para seguimiento en tiempos preestablecidos ignora el riesgo individual. Se necesitan horarios de cribado personalizados.

28.-Los efectos promedio del tratamiento ignoran las diferencias individuales. Estimar ITEs se mueve hacia la inferencia causal personalizada para optimizar tratamientos.

29.-La teoría de estimación de ITE muestra que la dificultad del problema depende de la complejidad de la superficie de respuesta del tratamiento. Las representaciones de datos compartidas ayudan con datos limitados.

30.-El aprendizaje automático aumentará a clínicos y científicos para mejorar la salud a nivel de paciente individual a través de la colaboración y nuevas herramientas.

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