Hidden Markov models as recurrent neural networks: An application to Alzheimer's disease

隐马尔可夫模型 可解释性 计算机科学 人工智能 人工神经网络 机器学习 模式识别(心理学) 马尔可夫模型 马尔可夫链
作者
Matt Baucum,Anahita Khojandi,Theodore Papamarkou
标识
DOI:10.1109/bibe52308.2021.9635256
摘要

Hidden Markov models (HMMs) are commonly used for disease progression modeling when the true patient health state is not fully known. Since HMMs typically have multiple local optima, incorporating additional patient covariates can improve parameter estimation and predictive performance. To allow for this, we develop hidden Markov recurrent neural networks (HMRNNs), a special case of recurrent neural networks that combine neural networks' flexibility with HMMs' interpretability. The HMRNN can be reduced to a standard HMM, with an identical likelihood function and parameter interpretations, but it can also combine an HMM with other predictive neural networks that take patient information as input. The HMRNN estimates all parameters simultaneously via gradient descent. Using a dataset of Alzheimer's disease patients, we demonstrate how the HMRNN can combine an HMM with other predictive neural networks to improve disease forecasting and to offer a novel clinical interpretation compared with a standard HMM trained via expectation-maximization.

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