医療への生成AI活用：検査値等（欠損値可）を入力として、疾患の悪化ステージを２次元で可視化し、時系列で追跡する手法【見やすい論文翻訳サービス付】

論文タイトル

「半教師あり潜在プロセスを持つ深層生成モデルを用いた複雑な疾患軌跡のモデリング」
Modeling Complex Disease Trajectories using Deep Generative Models with Semi-Supervised Latent Processes

既存研究の課題

• 従来の深層生成モデルは、複雑な疾患の経過を捉えるのが難しい場合がありました。

• 生成された潜在空間の解釈性が限定的で、医療の専門家にとって理解しにくいものでした。

• 疾患の進行に影響を与える様々な要因（観測できないものを含む）を考慮したモデリングが困難でした。

本研究で解決した課題

• 複雑な疾患の経過をより良くモデル化できる深層生成時系列モデルを提案しました。

• 既知の医学的概念を利用することで、潜在空間を解釈しやすくする半教師あり学習のアプローチを開発しました。

• これにより、疾患の新たな側面を発見しつつ、医学的概念をモデルに組み込むことを可能にしました。

最も参考にした関連研究

• "Gaussian process prior variational autoencoders" (Casale et al., 2018; Fortuin et al., 2020) - この研究は、時系列データのモデリングにガウス過程を組み込んだ変分オートエンコーダー（VAE）を提案しており、本研究でも時系列モデリングの基礎として活用されています。

研究の目的

• 複雑な疾患の経過を表現する、解釈可能で包括的な潜在的な時間的表現を見つけること。

• 学習した潜在表現を利用して、データ分析や臨床仮説の検証を行うこと（例：類似患者検索、疾患の新たなサブタイプ分類）。

• 多変量時系列のオンラインモニタリングと予測を、不確実性定量化と共に実現すること。

手法

ニューラルネットワークモデルの構造

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