Graph-based machine learning algorithms for predicting disease outcomes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Improving disease outcome prediction can greatly aid in the strategic deployment of secondary prevention approaches.We develop two methods to predict the evolution of diseases by taking into account personal attributes of the subjects and their relationships with medical examination results.Our approaches build upon a recent formulation of this problem as a graph-based geometric matrix completion task.The primary innovation is the introduction of multiple graphs, each relying on a different combination of subject attributes.Via statistical significance tests, we determine the relevant graph(s) for each medically-derived feature.In the first approach, we then employ a multiple-graph recurrent graph convolutional neural network architecture to predict the disease outcomes.In the second approach, we use a multiple-graph graph auto-encoder architecture to predict the disease outcomes.We demonstrate the efficacy of the two techniques by addressing the task of predicting the development of Alzheimer's disease for patients exhibiting mild cognitive impairment, showing that the incorporation of multiple graphs improves predictive capability.Moreover, in the second approach, the use of a graph autoencoder also helps in increasing predictive capability.I would like to thank Florence Robert-Regol (Master's student) and Soumyasundar Pal (PhD candidate) for the numerous discussions that we had on many interesting topics such as those on graph convolutional neural networks or other discussions related to graph signal processing and machine learning techniques for graph-structured data.I would also like to thank them for their help while I was having issues with my work, both theoretically and during the implementation step.I would also like to thank Laure Abecassis for her feedback when I was writing my thesis.I would like to thank all the members of the Computer Networks Lab for providing an inviting and enriching environment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle