Tese de mestrado, Ciência de Dados, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020O conceito de triclustering estende o conceito de biclustering para um espaço tridimensional, cujo o objetivo é encontrar subespaços coerentes em dados tridimensionais. Considerando dados com dimensão temporal, a necessidade de aprender padrões temporais interessantes e usá-los para aprender modelos preditivos efetivos e interpretáveis, despoleta necessidade em investigar novas metodologias para análise de dados tridimensionais. Neste trabalho, propomos duas metodologias para esse efeito. Na primeira metodologia, encontramos os melhores parâmetros a serem usados em triclustering para descobrir os melhores triclusters (conjuntos de objetos com um padrão coerente ao longo de um dado conjunto de pontos temporais) para que depois estes padrões sejam usados como features por um dos mais apropriados classificadores encontrados na literatura. Neste caso, propomos juntar o classificador com uma abordagem de triclustering temporal. Para isso, idealizámos um algoritmo de triclustering com uma restrição temporal, denominado TCtriCluster para desvendar triclusters temporalmente contínuos (constituídos por pontos temporais contínuos). Na segunda metodologia, adicionámos uma fase de biclustering para descobrir padrões nos dados estáticos (dados que não mudam ao longo do tempo) e juntá-los aos triclusters para melhorar o desempenho e a interpretabilidade dos modelos. Estas metodologias foram usadas para prever a necessidade de administração de ventilação não invasiva (VNI) em pacientes com Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA). Neste caso de estudo, aprendemos modelos de prognóstico geral, para os dados de todos os pacientes, e modelos especializados, depois de feita uma estratificação dos pacientes em 3 grupos de progressão: Lentos, Neutros e Rápidos. Os resultados demonstram que, além de serem bastante equiparáveis e por vezes superiores quando comparados com os resultados obtidos por um classificador de alto desempenho (Random Forests), os nossos classificadores são capazes de refinar as previsões através das potencialidades da interpretabilidade do modelo. De facto, quando usados os triclusters (e biclusters) como previsores, estamos a promover o uso de padrões de progressão da doença altamente interpretáveis. Para além disso, quando usados para previsão de prognóstico em doentes com ELA, os nossos modelos preditivos interpretáveis desvendaram padrões clinicamente relevantes para um grupo específico de padrões de progressão da doença, ajudando os médicos a entender a elevada heterogeneidade da progressão da ELA. Os resultados mostram ainda que a restrição temporal tem impacto na melhoria da efetividade e preditividade dos modelos.Triclustering extends biclustering to the three-dimensional space, aiming to find coherent subspaces in three-way data (sets of objects described by subsets of features in a subset of contexts). When the context is time, the need to learn interesting temporal patterns and use them to learn effective and interpretable predictive models triggers the need for new research methodologies to be used in three-way data analysis. In this work, we propose two approaches to learn predictive models from three-way data: 1) a triclustering-based classifier (considering just temporal data) and 2) a mixture of biclustering (with static data) and triclustering (with temporal data). In the first approach, we find the best triclustering parameters to uncover the best triclusters (sets of objects with a coherent pattern along a set of time-points) and then use these patterns as features in a state-of-the-art classifier. In the case of temporal data, we propose to couple the classifier with a temporal triclustering approach. With this aim, we devised a temporally constrained triclustering algorithm, termed TCtriCluster algorithm to mine time-contiguous triclusters. In the second approach, we extended the triclustering-based classifier with a biclustering task, where biclusters are discovered in static data (not changed over the time) and integrated with triclusters to improve performance and model explainability. The proposed methodologies were used to predict the need for non-invasive ventilation (NIV) in patients with Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS). In this case study, we learnt a general prognostic model from all patients data and specialized models after patient stratification into Slow, Neutral and Fast progressors. Our results show that besides comparable and sometimes outperforming results, when compared to a high performing random forest classifier, our predictive models enhance prediction with the potentialities of model interpretability. Indeed, when using triclusters (and biclusters) as predictors, we promoting the use of highly interpretable disease progression patterns. Furthermore, when used for prognostic prediction in ALS, our interpretable predictive models unravelled clinically relevant and group-specific disease progression patterns, helping clinicians to understand the high heterogeneity of ALS disease progression. Results further show that the temporal restriction is effective in improving the effectiveness of the predictive models
