表示学习与张量分解结合的风险因素分析——在癫痫与阿尔茨海默病中的应用
应用统计
2020-06-26 v1 信息检索
摘要
现有研究认为阿尔茨海默病（AD）是癫痫的共病，但也认识到癫痫在AD患者中的发生率高于非AD患者。本文的目标是通过研究癫痫患者亚组间的因果关系来理解癫痫与AD之间的关系。我们开发了一种结合表示学习与张量分解的方法，以深入分析与AD相关的癫痫患者风险因素。从Cerner Health Facts数据（5000万患者）中提取了约60万名患者的癫痫-AD队列。我们的实验结果不仅提示了癫痫与后续AD发病之间的因果关系（p = 1.92e-51），还识别出五个具有不同表型模式并导致AD的癫痫亚组。尽管这些发现是初步的，所提出的结合表示学习与张量分解的方法似乎是风险因素分析的一种有效途径。
引用
@article{arxiv.1905.05830,
title = {Combining Representation Learning with Tensor Factorization for Risk Factor Analysis - an application to Epilepsy and Alzheimer's disease},
author = {Xiaoqian Jiang and Samden Lhatoo and Guo-Qiang Zhang and Luyao Chen and Yejin Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.05830},
year = {2020}
}