Memetic Evolutionary Multi-Objective Neural Network Classifier to Predict Graft Survival in Liver Transplant Patients

In liver transplantation, matching donor and recipient is a problem that can be solved using machine learning techniques. In this paper we consider a liver transplant dataset obtained from eleven Spanish hospitals, including the patient survival or the rejection in liver transplantation one year after the surgery. To tackle this problem, we use a multi-objective evolutionary algorithm for training generalized radial basis functions neural networks. The obtained models provided medical experts with a mathematical value to predict survival rates allowing them to come up with a right decision according to the principles of justice, efficiency and equit

Metrics to guide a multi-objective evolutionary algorithm for ordinal classification

Ordinal classification or ordinal regression is a classification problem in which the labels have an ordered arrangement between them. Due to this order, alternative performance evaluation metrics are need to be used in order to consider the magnitude of errors. This paper presents a study of the use of a multi-objective optimization approach in the context of ordinal classification. We contribute a study of ordinal classification performance metrics, and propose a new performance metric, the maximum mean absolute error (MMAE). MMAE considers per-class distribution of patterns and the magnitude of the errors, both issues being crucial for ordinal regression problems. In addition, we empirically show that some of the performance metrics are competitive objectives, which justify the use of multi-objective optimization strategies. In our case, a multi-objective evolutionary algorithm optimizes an artificial neural network ordinal model with different pairs of metric combinations, and we conclude that the pair of the mean absolute error (MAE) and the proposed MMAE is the most favourable. A study of the relationship between the metrics of this proposal is performed, and the graphical representation in the two-dimensional space where the search of the evolutionary algorithm takes place is analysed. The results obtained show a good classification performance, opening new lines of research in the evaluation and model selection of ordinal classifiers

Validación de las redes neuronales artificiales como metodología para la asignación donante-receptor en el trasplante hepático

1. Introducción o motivación de la tesis. El trasplante hepático constituye la mejor opción terapéutica para un gran número de patologías hepáticas en fase terminal. Desafortunadamente, existe un disbalance entre el número de candidatos y el número de donantes disponibles, lo que conlleva a muertes y exclusiones en lista de espera. En los últimos años se han realizado numerosos esfuerzos para incrementar el pool de donantes, así como para optimizar la priorización en lista de los posibles receptores. Entre ellos, destacan la utilización de los denominados “donantes con criterios extendidos” (ECD, extended criteria donors) y la adopción de un sistema de priorización mediante un score basado en la gravedad del candidato (MELD, Mayo Model for End Stage Liver Disease). La asignación donante-receptor es un factor determinante en los resultados del trasplante hepático, para lo cual se han propuesto múltiples “scores” en la literatura. Sin embargo, ninguno de ellos se considera óptimo para realizar este emparejamiento. En 2014, nuestro grupo publicó la utilidad de las redes neuronales artificiales (RNA) como una herramienta óptima para el matching donante-receptor en el trasplante hepático. Para ello se realizó un estudio multicéntrico a nivel nacional, en el que se demostró la superioridad de este modelo para predecir la supervivencia post-trasplante. El objetivo de nuestro estudio es analizar si las redes neuronales tienen un comportamiento similar al demostrado en España en un sistema de salud diferente, y si son una herramienta superior a los modelos actuales utilizados para el matching donante-receptor. 2. Contenido de la investigación. Se recogieron 822 pares donante-receptor (D-R) de trasplantes hepáticos realizados de forma consecutiva en el hospital King’s College de Londres durante los años 2002 a 2010, teniendo en cuenta variables del donante, del receptor y del trasplante. Para cada par, se calcularon dos probabilidades: la probabilidad de supervivencia (CCR) y la probabilidad de pérdida del injerto (MS) a los 3 meses del trasplante. Para ello se construyeron dos modelos de redes neuronales artificiales diferentes y no complementarios: el modelo de aceptación y el modelo de rechazo. Se construyeron varios modelos: 1) Entrenamiento y generalización con los pares D-R del hospital británico (a 3 y a 12 meses post-trasplante) , 2) Entrenamiento con pares D-R españoles y generalización con los británicos y 3) Modelo combinado: entrena y generaliza con pares españoles y británicos. Además, para ayudar en la toma de decisiones según los resultados obtenidos por la red neuronal, se construyó un sistema basado en reglas. Los modelos diseñados para el hospital King’s College demostraron una excelente capacidad de predicción para ambos: 3 meses (CCR-AUC=0,9375; MS-AUC=0,9374) y 12 meses (CCR-AUC=0,7833; MS-AUC=0,8153), casi un 15% superior a la mejor capacidad de predicción obtenida por otros scores como MELD o BAR (Balance of Risk). Además, estos resultados mejoran los publicados previamente en el modelo multicéntrico español. Sin embargo, esta capacidad de predicción no es tan buena cuando el modelo entrena y generaliza con pares D-R procedentes de sistemas de salud diferentes, ni tampoco en el modelo combinado. 3.Conclusiones. 1. El empleo de Redes Neuronales Artificiales para la Asignación Donante-Receptor en el Trasplante Hepático ha demostrado excelentes capacidades de predicción de Supervivencia y No Supervivencia del injerto, al ser validadas en un sistema de salud distinto de otro país, por lo tanto la metodología de la Inteligencia Artificial ha quedado claramente validada como herramienta óptima para el “matching D-R”. 2. Nuestros resultados apoyan que los distintos equipos de Trasplante Hepático consideren las Redes Neuronales Artificiales como el método más exhaustivo y objetivo descrito hasta la fecha para el manejo de la lista de espera del Trasplante Hepático, evitando criterios subjetivos y arbitrarios y maximizando los principios de equidad, utilidad y eficiencia. 3. Nuestro modelo de validación, es decir, la RNA generada con pares D-R del Hospital King’s College de Londres ha logrado la máxima capacidad de predicción, superando el resto de modelos y apoyando el hecho de que cada RNA debe ser entrenada, testada y optimizada para un propósito específico, en una única población. Así, cada programa de TH debería disponer de su propio modelo construido con sus propios datos, para apoyar la decisión del “matching D-R”. 4. El modelo de Asignación D-R generado por las RNAs combina lo mejor del sistema MELD con el Beneficio de Supervivencia Global, usando para ello un sistema basado en reglas, maximizando la utilidad de los injertos disponibles. Esto los convierte en sistemas complementarios para un mismo fin, en lugar de considerarlos competitivos

Using MapReduce Streaming for Distributed Life Simulation on the Cloud

Distributed software simulations are indispensable in the study of large-scale life models but often require the use of technically complex lower-level distributed computing frameworks, such as MPI. We propose to overcome the complexity challenge by applying the emerging MapReduce (MR) model to distributed life simulations and by running such simulations on the cloud. Technically, we design optimized MR streaming algorithms for discrete and continuous versions of Conway’s life according to a general MR streaming pattern. We chose life because it is simple enough as a testbed for MR’s applicability to a-life simulations and general enough to make our results applicable to various lattice-based a-life models. We implement and empirically evaluate our algorithms’ performance on Amazon’s Elastic MR cloud. Our experiments demonstrate that a single MR optimization technique called strip partitioning can reduce the execution time of continuous life simulations by 64%. To the best of our knowledge, we are the first to propose and evaluate MR streaming algorithms for lattice-based simulations. Our algorithms can serve as prototypes in the development of novel MR simulation algorithms for large-scale lattice-based a-life models.https://digitalcommons.chapman.edu/scs_books/1014/thumbnail.jp

Pós-processamento de padrões para identificação de beneficiários de alto custo em operadoras de saúde

Orientadora : Profª. Drª. Deborah Ribeiro CarvalhoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Ciência, Gestão e Tecnologia da Informação. Defesa: Curitiba, 26/03/2015Inclui referências : fls. 85-88Área de concentraçâo: Gestão da Informação e do conhecimentoResumo: As operadoras de saúde armazenam grandes volumes de dados sobre procedimentos realizados por seus beneficiários e, na mesma medida que criam valiosas oportunidades, também geram dificuldades em analisar e interpretar os padrões contidos em tais bases de dados. A Mineração de Dados pode constituir uma alternativa para compensar tal deficiência, mas sua adoção e uso cotidiano no suporte à decisão na área da Saúde ainda são baixos. O problema de pesquisa abordado se relaciona ao baixo uso do processo de descoberta de conhecimento (KDD) na área e questiona-se até que ponto é possível fomentar sua adoção na rotina dos especialistas em Saúde. Assim, este trabalho apresenta um modelo que fomente o uso do KDD na rotina da gestão em Saúde, mediante a identificação de beneficiários de alto custo em operadoras de Saúde, avaliando sua aceitação junto a especialistas na área. Foram identificados os pontos de atenção recomendados na literatura para uso efetivo dos resultados do KDD na Saúde, o modelo foi elaborado e um protótipo foi desenvolvido com a capacidade de obter padrões e pós processálos, obentendo padrões de sequência de janelas temporais. Sua aceitação foi avaliada junto aos especialistas, tendo atingido 78% de aceitação. Destaca-se que todos os especialistas envolvidos concordam que o modelo é aplicável à sua rotina de trabalho. Conclui-se que a associação dos pontos de atenção para o uso da Mineração de Dados na Saúde e a atenção a requisitos específicos dos especialistas, mediante o desenvolvimento de um modelo que facilite a obtenção e a exploração em padrões minerados, se mostrou capaz de fomentar o uso do KDD na rotina em Saúde. Palavras chave: Descoberta de conhecimento; Mineração de Dados, Apoio à decisão em Saúde.Abstract: Health insurance companies store large amounts of data on procedures performed over its beneficiaries and to the same extent that create valuable opportunities also lead to difficulties in analyzing and interpreting the standards contained in such databases. Data mining can be an alternative to compensate for this deficiency, but their adoption and use in everyday decision support in healthcare are still low. The research problem addressed is related to the low use of knowledge Discovery in data bases process (KDD) in the area and wonders to what extent it is possible to foster its adoption in experts routine. So, this researche presents a model that promotes the use of KDD in the routine management in Health, by identifying high-cost beneficiaries and evaluating its acceptance by the experts. Points of attention for the use of Data Mining in Health were identified in the literature for effective use of the results of KDD. A model and a prototype were developed with the capability of discovering patterns and post process into sequential and time frames patterns. Its acceptance was evaluated with the experts, reaching 78% of acceptance. It is noteworthy that all the experts involved agree that the model is applicable to their daily work. We conclude that the association of points of attention for the use of Data Mining in Health and attention to specific requirements of experts, by developing a model to facilitate the obtaining and exploring mined patterns, has been shown to promote the use of KDD in routine Health. Keywords: Knowledge discovery; Data Mining, Decision Support in Health