Encoding the Underlying Dynamics of Complex Time Series With a Focus on Healthcare Applications
Notice bibliographique
Résumé
Time series data captures temporal patterns and provides invaluable insights into various dynamic phenomena. In healthcare, time series plays a crucial role in understanding the temporal dynamics of individuals' health, enabling early detection of medical conditions, personalized treatment plans, and proactive healthcare management. This thesis addresses some of the challenges associated with modelling real-world time series data and provides novel solutions for encoding generalizable knowledge from the data that is applicable to multitude of tasks. This study presents a self-supervised framework for learning representations tailored to non-stationary time series. This framework captures transferable insights from the data that can be effectively applied across a range of tasks. The results demonstrate the potential of this approach for downstream prediction, clustering as well as in tracking health state trajectories for early detection. To improve the interpretability of the underlying representations, a solution is presented that decouples different factors of variability into independent encodings with generative models and through counterfactual regularization. The proposed approach enables multitude of tasks including counterfactual sample generation with control over different underlying factors which is a powerful tool for applications such as modelling drug responses in individuals. This thesis also explores explainability in time series models and its impact on adoption of these models in clinical practice. It introduces an information-theoretic approach for explaining the output of time series models by taking into account the temporal correlations in the data. The overarching objective of this thesis is to design solutions that bring machine learning models closer to adoption in clinical practice. In the concluding chapter, this is demonstrated through a case study that illustrates the pathway from design to deployment of a risk estimator model, highlighting the challenges in this journey and introducing protocols for comprehensive evaluation of its performance, usability, and safety in practice. In conclusion, this thesis contributes novel machine learning solutions to tackle the challenges associated with modelling real-world time series and deployment. The proposed solutions have the potential to unlock the rich information embedded in time series, enabling their adoption in various applications, particularly in healthcare.
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.
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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».