Projekteja vuodessa
Abstrakti
Results: We introduce a probabilistic framework to incorporate expert feedback about the impact of genomic measurements on the outcome of interest and present a novel approach to collect the feedback efficiently, based on Bayesian experimental design. The new approach outperformed other recent alternatives in two medical applications: prediction of metabolic traits and prediction of sensitivity of cancer cells to different drugs, both using genomic features as predictors. Furthermore, the intelligent approach to collect feedback reduced the workload of the expert to approximately 11%, compared to a baseline approach.
Availability and implementation: Source code implementing the introduced computational methods is freely available at https://github.com/AaltoPML/knowledge-elicitation-for-precision-medicine.
Supplementary information: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
Alkuperäiskieli | Englanti |
---|---|
Sivut | i395-i403 |
Julkaisu | Bioinformatics |
Vuosikerta | 34 |
Numero | 13 |
DOI - pysyväislinkit | |
Tila | Julkaistu - 27 kesäk. 2018 |
OKM-julkaisutyyppi | A1 Julkaistu artikkeli, soviteltu |
Sormenjälki
Sukella tutkimusaiheisiin 'Improving genomics-based predictions for precision medicine through active elicitation of expert knowledge'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.Projektit
- 7 Päättynyt
-
Co-Adaptation - Yhteismukauttaminen
Celikok, M. M., Eranti, P., Kangas, J., Micallef, L., Niinimäki, T. & Kaski, S.
01/01/2017 → 31/12/2018
Projekti: Academy of Finland: Other research funding
-
Interaktiivinen koneoppiminen useista biodatalähteistä
Sundin, I., Hegde, P., Eranti, P., Kaski, S., Reinvall, J., Jälkö, J., Aushev, A., Celikok, M. M., Kangas, J., Honkamaa, J., Afrabandpey, H., Daee, P., Blomstedt, P., Chen, Y., Qin, X., Shen, Z., Peltola, T., Pesonen, H. & Siren, J.
01/01/2016 → 31/12/2018
Projekti: Academy of Finland: Other research funding
-
Interaktiivinen koneoppiminen useista biodatalähteistä
01/01/2016 → 31/08/2021
Projekti: Academy of Finland: Other research funding
Laitteet
Lehtileikkeet
-
Probabilistic user modelling methods for improving human-in-the-loop machine learning for prediction
Aki Vehtari, Pekka Marttinen, Giulio Jacucci, Iiris Sundin, Aki Havulinna, Tuukka Ruotsalo & Samuel Kaski
12/05/2021
1 kohde/ Medianäkyvyys
Lehdistö/media: Esiintyminen mediassa
-
Methods for probabilistic modeling of knowledge elicitation for improving machine learning predictions
04/12/2020
1 kohde/ Medianäkyvyys
Lehdistö/media: Esiintyminen mediassa
-
Improving genomics-based predictions for precision medicine through active elicitation of expert knowledge
Pekka Marttinen & Samuel Kaski
27/06/2018
1 kohde/ Medianäkyvyys
Lehdistö/media: Esiintyminen mediassa