We have built a computational model for individual aging trajectories of health and survival, which contains physical, functional, and biological variables, and is conditioned on demographic, lifestyle, and medical background information. We combine techniques of modern machine learning with an interpretable interaction network, where health variables are coupled by explicit pair-wise interactions within a stochastic dynamical system. Our dynamic joint interpretable network (DJIN) model is scalable to large longitudinal data sets, is predictive of individual high-dimensional health trajectories and survival from baseline health states, and infers an interpretable network of directed interactions between the health variables. The network identifies plausible physiological connections between health variables as well as clusters of strongly connected health variables. We use English Longitudinal Study of Aging (ELSA) data to train our model and show that it performs better than multiple dedicated linear models for health outcomes and survival. We compare our model with flexible lower-dimensional latent-space models to explore the dimensionality required to accurately model aging health outcomes. Our DJIN model can be used to generate synthetic individuals that age realistically, to impute missing data, and to simulate future aging outcomes given arbitrary initial health states.


翻译:我们为健康和生存的个人老化轨迹建立了个人健康和生存的计算模型,其中包括物理、功能和生物变量,并以人口、生活方式和医疗背景信息为条件。我们把现代机器学习技术与可解释的互动网络结合起来,在这种网络中,健康变量与直观的双向互动相结合,在随机动态系统中,健康变量与明确的双向互动相结合。我们的动态联合可解释网络(DJIN)模型可以向大型长距离数据集伸缩,预测来自基线健康国家的个体高维健康轨迹和生存,并推导出健康变量之间直接互动的可解释网络。网络确定了健康变量之间合理的生理联系以及紧密相连的健康变量组合。我们使用英国老龄化纵向研究(ELSA)数据来培训我们的模型,并显示它比多种专门的线性健康结果和生存模型表现得更好。我们将我们的模型与灵活的低维度潜层空间模型进行比较,以探索准确模型不断老化的健康结果所需的维度。我们的DJIN模型可以用来产生现实的合成个体,对初始数据进行渗透,并模拟未来健康状况。

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