Conocimiento Bóveda 6 /57 - ICML 2020
Aprendizaje a pesar de lo desconocido - imputación de datos faltantes en el cuidado de la salud
Mihaela van der Schaar
< Imagen del Resumen >

Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3.5 Sonnet | Chat GPT4o | Llama 3:

Aprendizaje a pesar de lo
desconocido - imputación de
datos faltantes en
el cuidado de la salud
Desafíos en ML para el cuidado de la salud
Métodos de Manejo de Datos
Modelos y Técnicas de ML
Aplicaciones y Sistemas
Direcciones Futuras
ML para el cuidado de la salud: complejo, mal definido, difícil
de verificar 1
La imputación de datos faltantes es crucial para
AutoML 3
Los juicios clínicos moldean los patrones de datos
faltantes 10
La inferencia requiere detección de puntos de cambio,
MLE 14
La imputación maneja tipos de datos mixtos 28
RNNs bidireccionales no son adecuadas para predicciones
clínicas 29
GAIN: imputaciones múltiples efectivas sin
datos completos 4
GAIN generaliza GANs con pistas del discriminador
5
GAIN supera a medida que aumentan las tasas de
faltantes 6
MRNN: interpolación, imputación para series de
tiempo 7
MRNN adapta RNNs bidireccionales a
causal 8
MRNN supera a los estándares en varios
conjuntos de datos 9
El modelo semi-Markov captura trayectorias de pacientes 11
Los procesos de Hawkes modelan el comportamiento de muestreo
de los clínicos 12
Los procesos gaussianos modelan signos vitales
irregulares 13
La inferencia en tiempo real utiliza filtrado hacia adelante,
programación 15
El muestreo informativo mejora las predicciones de deterioro 16
El modelo descubre estados, proporciona interpretabilidad 17
AutoML adapta modelos a situaciones
cambiantes 2
La colección activa de información determina estrategias de
cribado 18
Deep Sensing explora las compensaciones costo-rendimiento 19
Clairvoyance: pipeline unificado para predicciones
personalizadas 20
Autoprognosis construye pipelines completos de ML 25
El sistema de ML pronostica riesgos de COVID-19,
recursos 27
ML revoluciona el cuidado de la salud con medicina
de precisión 21
Aumentar, no reemplazar, al personal médico 22
Los datos de EHR mejoran la práctica clínica,
investigación 23
El descubrimiento causal mejora el desarrollo de fármacos 24
COVID-19 requiere ML para decisiones
clínicas 26
El valor de la información clínica requiere aprendizaje
adaptativo 30

Resumen:

1.- El aprendizaje automático para el cuidado de la salud es complejo debido a problemas mal definidos y soluciones difíciles de verificar.

2.- El aprendizaje automático automatizado permite crear modelos para diversas enfermedades y necesidades, adaptándose a situaciones cambiantes.

3.- La imputación de datos faltantes es crucial en conjuntos de datos clínicos para un aprendizaje automático efectivo.

4.- GAIN (Redes de Imputación Generativa Adversarial) realiza imputaciones múltiples efectivas incluso cuando no hay datos completos disponibles.

5.- GAIN generaliza GANs proporcionando pistas al discriminador sobre qué datos son reales y cuáles son imputados.

6.- GAIN supera a otros métodos de imputación, especialmente a medida que aumentan las tasas de faltantes y en escenarios complejos de datos faltantes.

7.- Las Redes Neuronales Recurrentes Multidireccionales (MRNN) realizan tanto interpolación como imputación para datos de series temporales en entornos clínicos.

8.- MRNN adapta las RNNs bidireccionales para ser causales, aprendiendo de datos actuales y pasados sin usar información futura.

9.- MRNN supera a los estándares en varios conjuntos de datos con diferentes dimensiones, cantidades de datos faltantes y tasas de muestreo.

10.- Los juicios clínicos moldean los patrones de datos faltantes, que pueden aprenderse para mejorar las predicciones.

11.- Un modelo probabilístico utilizando un proceso semi-Markov puede capturar trayectorias de pacientes y muestreo informativo en entornos clínicos.

12.- Los procesos de puntos de Hawkes modelan el comportamiento de muestreo de los clínicos, capturando el impacto de la salud del paciente en la frecuencia de observación.

13.- Los procesos gaussianos multitarea conmutables modelan correlaciones temporales en signos vitales y pruebas de laboratorio muestreados irregularmente.

14.- La inferencia y el aprendizaje en modelos doblemente estocásticos requieren detección de puntos de cambio y técnicas de estimación de máxima verosimilitud.

15.- La inferencia en tiempo real puede realizarse utilizando filtrado hacia adelante y programación dinámica.

16.- Aprender de datos muestreados informativamente mejora el rendimiento en la predicción del deterioro del paciente en comparación con las puntuaciones de riesgo tradicionales.

17.- El modelo probabilístico permite el descubrimiento de estados clínicos distintos y proporciona interpretabilidad del modelo.

18.- La recolección activa de información determina a quién examinar, cuándo examinar y qué información adquirir.

19.- Deep Sensing aprende el valor de la información explorando diferentes compensaciones costo-rendimiento a través de la falta deliberada de datos.

20.- Clairvoyance es un pipeline unificado de extremo a extremo para predicción personalizada, planificación de tratamiento y monitoreo en entornos longitudinales.

21.- El aprendizaje automático puede revolucionar el cuidado de la salud al ofrecer medicina de precisión y mejorar los caminos clínicos.

22.- La visión es aumentar a los clínicos y al personal médico en lugar de reemplazarlos.

23.- Los datos de registros de salud electrónicos pueden usarse para mejorar la práctica clínica y la investigación.

24.- El descubrimiento causal informado por diversas fuentes de datos puede conducir a un mejor desarrollo de fármacos.

25.- Autoprognosis construye pipelines completos que incluyen imputación de datos faltantes, procesamiento de características, clasificación y calibración.

26.- COVID-19 presenta desafíos complejos que requieren aprendizaje automático para asistir en decisiones clínicas difíciles.

27.- Un sistema de aprendizaje automático para COVID-19 pronostica riesgos personalizados y requisitos de recursos a nivel hospitalario y nacional.

28.- Los métodos de imputación necesitan manejar tipos de datos mixtos (categóricos y continuos) en conjuntos de datos clínicos.

29.- Las RNNs bidireccionales, aunque efectivas en algunos dominios, no son causales y por lo tanto no son adecuadas para predicciones clínicas.

30.- El valor de la información en entornos clínicos es desconocido y cambia dinámicamente, requiriendo enfoques de aprendizaje adaptativo.

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