Bandits neuronaux pour la détection de polypharmacies potentiellement inapropriées
Bibliographic record
Abstract
La polypharmacie, le plus souvent définie comme étant la prise simultanée de 5 médicaments ou plus par un patient, est un phénomène prévalent chez les aînés. Certaines polypharmacies peuvent être considérées comme inappropriées si elles sont associées avec un événement de santé négatif comme la mort ou l'hospitalisation, il est donc crucial de les identifier. Cependant, l'énorme quantité de combinaisons de médicaments possibles, la taille des bases de données de réclamation ainsi que le coût en temps nécessaire afin de calculer une mesure d'association exacte rend cette tâche impossible à résoudre par des méthodes par force brute. Ainsi, nous proposons l'utilisation de stratégies de bandits capable d'optimiser la navigation de jeux de données de polypharmacies générés à partir de bases de données de réclamation. Nous commençons d'abord ce mémoire en posant le problème de détection de polypharmacies potentiellement inappropriées et en décrivant les données reliées à la tâche, soit les données réelles du Système intégré de surveillance des maladies chroniques du Québec ainsi que les données synthétiques utilisées dans nos expériences, générées par un simulateur que nous avons développé. Ensuite, nous définissons une représentation neuronale suffisante à l'apprentissage de la relation entre des combinaisons de médicaments et une mesure d'association à un événement de santé. Nous abordons ensuite le problème d'entraînement d'un réseau de neurones sous forme de problème d'optimisation bandit. À cette fin, une version adaptée de la stratégie NeuralTS, OptimNeuralTS, est introduite. Cette stratégie, capable de surmonter les obstacles du contexte de polypharmacie, réussit à générer de petits jeux de données sur lesquels peuvent s'entraîner des modèles prédictifs afin de classifier l'association positive ou négative d'une combinaison de médicaments à un événement de santé. Nos résultats sur des jeux de données synthétiques montrent que la stratégie OptimNeuralTS rend possible l'entraînement de modèles prédictifs capable d'effectuer la détection de combinaisons de médicaments avec un risque accru d'événement de santé même si celles-ci n'ont jamais été vues durant l'entraînement. Le déploiement de cette méthode sur les données réelles a également permis l'extraction de telles combinaisons. Cependant, une analyse plus poussée de ces combinaisons révèle également que le risque accru observé pour la plupart d'entre elles provient plutôt de facteurs externes. Néanmoins, certains résultats motivent une étude plus poussée de certaines combinaisons méconnues.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.074 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".