IJCAIJun, 2019

患者个体生存曲线的同时预测区间

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TL;DR本研究旨在开发一种患者个体特征存活函数的预测模型，提供更准确的生存概率估计，并演示可将现有的样本预测区间估计方法应用于此类生存曲线分析中，同时还介绍了改进预测区间估计方法和新的预测区间估计方法，表现出竞争性的性能，这些方法不仅能用于生存分析，还可以应用于任何可跟踪目标分布的情景中。
patient-specific survivalsurvival probabilityprediction intervalslife-threatening ailmentsterminal illnesses
发现论文，激发创造
  • 构建和评估个体生存分布的有效方法

    本文讨论了个性化生存分布（ISD）模型以及它们与标准模型的区别，探讨了 ISD 模型的评估方法，提出了一种新的方法 D-Calibration，用于确定模型的概率估计是否有意义，并使用这些方法来评估多种 ISD 预测工具。

    Nov, 2018

  • 利用隐含生存函数学习生存分布

    本文提出了一种基于隐式神经表示的隐式生存函数（ISF）方法来对生存分布进行估计以及使用数值积分作为近似预测和优化的累积分布函数，实验结果表明 ISF 在三个公共数据集中优于现有方法并具有估计精度控制的鲁棒性。

    May, 2023

  • 生存分析的可解释预测与特征选择

    DyS 是一种新的生存分析模型，它在生存分析问题上表现出色，尤其适用于大规模的观察型医疗研究数据集，具备强大的判别能力和可解释性。

    Apr, 2024

  • ICTSurF：基于神经网络的隐式连续时间生存函数

    建立在连续时间生存模型上，通过隐式表示来构建生存分布，可以在连续时间空间中接受输入并产生生存概率的方法，与现有方法相比，具有很高的竞争力。

    Dec, 2023

  • 癌症生存预测中的不确定性估计

    本文提出一个基于贝叶斯框架、变分推断及神经多任务逻辑回归的生存模型，不但提供更准确的预测，而且能更好地量化生存不确定性。

    Mar, 2020

  • 基于 Copula 的深层生存模型 —— 用于相关截尾数据的分析

    该论文介绍了一种参数化的生存模型，通过放宽条件独立性的假设，扩展现代非线性生存分析并在合成和半合成数据中显著提高了生存分布的估计。

    Jun, 2023

  • 一致化生存分析

    本文提出基于符合预测理论的推理方法来对生存时间进行预测，可以确保在独立同分布数据的情况下，无需进行其他假设即可产生模拟的选择下限，同时证明其对于不同类型的截尾仍然有效，通过对合成数据和实际 COVID-19 数据的实证研究表明其效力。

    Mar, 2021

  • DySurv: ICU 生存预测的动态深度学习模型

    基于深度学习和条件变分自编码器的 DySurv 方法能够动态地利用患者电子健康记录中的静态和时间序列测量，准确地估计 ICU 中的死亡风险，并在标准基准测试中胜过大多数现有方法，表现一致且可靠。

    Oct, 2023

  • 通过学习分割事件时间空间来改进事件时间预测

    最近发展的生存分析方法通过在每个预先确定的（离散）时间间隔内预测事件发生的概率来改进现有方法。本研究提出了一种从数据中学习划分事件时间间隔的方法，并在两个模拟数据集和三个真实世界观察数据集上展示了改进的预测性能。我们认为这种方法通过指导最适合每个任务的时间间隔来促进临床决策。

    Oct, 2023

  • 生存聚类分析

    本文介绍了一种基于贝叶斯非参数的方法，用于识别具有不同风险特征的子种群，并通过在群体层面上利用规律来优化个体预测的时间，进而提高预测性能和可解释性。

    Feb, 2020