Analytics for medical decision making: Applications to the management of treatment-resistant depression
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this thesis is the use and design of analytics methods (i.e., methods from operations research and management science, artificial intelligence, and statistics) for medical decision making. In particular, this work focuses on methods to assist physicians towards achieving remission in patients suffering from treatment-resistant depression, a severe form of the major depressive disorder. Following a literature review of medical decision making methods relevant for treating depression, this thesis proposes medical decision making methods for (1) finding the best initial treatment modification for incoming patients, (2) characterizing the current timing decisions between appointments and (3) recommending potential successful treatments. All of these tasks are addressed using observational longitudinal data from the Depressive and Suicide Disorders Program of the Douglas Mental Health University Institute in Montreal.In particular, the first method focuses on the task of using observational data to determine which of five treatment modification strategies is best at the initial visit. To do so, the proposed method balances the five strategy groups using an improved approach for causal inference. The chapter associated with this method is also used as a tutorial to causal inference for the operations research and management science community.The second method identifies the relevant variables among the patient's, physician's and clinic's characteristics for the timing decisions between appointments. This decision is of importance due to the trade-off between high-frequency appointments that lead to a waste of resources and low-frequency appointments that lead to the degradation of patients. Using imitation learning on data, this method infers these variables and their weights. This knowledge can then be used by the physicians to refine and standardize their practice with respect to this decision.The third method recommends potential successful treatments using similarities between past patients and treatments. This recommender system consists somewhat of an extension of the first method where causal inference is again used. However, the treatment drugs are now considered instead of the five treatment modification strategies. For this method, we assume that the sequence of treatments that have been administered to the patient does not affect the efficacy of the current treatment
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».