多发性硬化病程演变的时间模型
机器学习
2016-12-05 v1 机器学习
摘要
多发性硬化是一种中枢神经系统的退行性疾病，影响近250万个体的身体、认知、心理和社会能力。研究人员目前正在探究使用患者报告结果测量来评估疾病对患者生活的影响与演变。迄今为止，关于利用此类测量预测疾病演变的清晰认识仍然缺乏。本工作中，我们借助正则化机器学习方法进行二分类与多输出回归。我们提出了一个可从患者报告测量预测疾病进展的流水线。所得模型在一项正在进行临床研究项目收集的数据集上进行了测试。
引用
@article{arxiv.1612.00615,
title = {A temporal model for multiple sclerosis course evolution},
author = {Samuele Fiorini and Andrea Tacchino and Giampaolo Brichetto and Alessandro Verri and Annalisa Barla},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.00615},
year = {2016}
}
备注
NIPS Machine Learning for health Workshop 2016