Inverse Optimization and its Applications in Measuring Clinical Pathway Concordance
Notice bibliographique
Résumé
Inverse optimization aims to infer the parameters of an optimization problem given a set of observed decisions that are assumed to be optimal or minimally suboptimal. In this thesis, we propose novel inverse optimization techniques and present new applications. In particular, we use inverse optimization in developing a metric for measuring clinical pathway concordance. The resulting metric can help monitor variations in the healthcare system, identify bottlenecks, and provide data-driven evidence to inform health policy decisions. We first propose an inverse optimization-based framework for measuring clinical pathway concordance in diseases with simple patient journeys. We construct a network where the nodes represent the clinical activities, and patients accumulate costs as they visit the nodes and move through arcs. We use linear programming duality to formulate a two-phased inverse optimization problem to obtain arc costs that make the clinical pathways optimal for a shortest path problem on the network. The arc costs are the weights used in the concordance metric. We then provide an in-depth case study applying our inverse optimization-based model and metric to real patient data from stage III colon cancer patients. We also develop a rigorous framework to identify the sources of discordance in the patient population. Next, we propose an approach for learning arc costs in a hierarchical network that can be used to measure clinical pathway concordance for diseases that have complex patient journeys. The overall network comprises nested subnetworks defined over multiple levels in a hierarchical network structure. The hierarchical structure facilitates the modelling of complex pathways by dividing them into shorter sections and allowing us to incorporate crucial contextual information. We then apply our methodology to a large dataset of breast cancer patients. Finally, we extend the inverse optimization methodology by quantifying the uncertainty around the point estimates for unknown parameters of an optimization problem. Even though uncertainty is inherent in inverse optimization with noisy data, the quantification of this uncertainty has been treated very little in the literature. We propose one parametric and one non-parametric approach to estimate the unknown parameters and construct confidence regions for the point estimates.
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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 | 0,010 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».