Mar, 2020

深度生存机器：有竞争风险的被审查数据的完全参数生存回归和表征学习

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TL;DR本文介绍一种新的参数方法来评估具有截尾数据的时间事件预测问题中的相对风险，通过联合学习输入协变量的深度非线性表示，我们展示了我们的方法在多个不同程度的截尾实际世界数据集上估算生存风险的优势，并证明我们的模型在竞争风险情景中的优势。据我们所知，这是在存在截尾时进行全参数生存时间与竞争风险估计的第一项研究。
relative riskstime-to-event predictioncensored dataparametric approachdeep nonlinear representations
发现论文，激发创造
  • 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

  • 变分深度生存机器：带有被截断结果的生存回归

    通过更好地聚类生存数据和组合原始分布，本文提出了两种变体的变分自编码器（VAE），离散和连续，来生成聚类输入协变量的潜在变量。我们的模型通过同时优化 VAE 损失和回归损失进行端到端训练，实验证明了我们的方法在聚类结果和长期预测上具有竞争力，特别是在期限较长的情况下。

    Apr, 2024

  • 基于深层顺序决策模型的相关截尾数据存活分析并带有可确定性保证

    在这项工作中，我们提出了一种灵活的基于深度学习的生存分析方法，同时适应了相关的审查，并消除了关于地面真实模型的要求。我们从广泛的数据集实验证明，与现有方法相比，我们的方法成功地识别了潜在的依赖结构，并显著减少了生存估计偏差。

    Dec, 2023

  • 深度递归生存分析

    该研究提出了一种深度循环生存分析模型，结合了深度学习和生存分析，通过对每个样本的条件概率建模，捕获时间依赖性，预测真实事件发生的可能性并估计被审查数据的生存率，同时不需要假设任何特定形式的事件概率分布，在三个不同领域的实验中，该模型在各种度量标准下明显优于现有解决方案。

    Sep, 2018

  • 神经细分 - 针对竞争风险的单调神经网络

    本文利用受限单调神经网络对具有竞争风险的生存分布进行建模，确保了在减少计算成本的同时实现了精确的最大似然估计，并在一项合成和三个医学数据集上展示了解决方案的有效性。最后，我们讨论了在开发医疗实践风险评分时考虑竞争风险的意义。

    May, 2023

  • 教授模型生存力：适当评分规则和具有竞争风险的随机优化

    当数据存在右侧截断情况时，生存分析可以计算 “事件发生时间”。多类别的结果导致了一种分类变种：预测最可能的事件，即已知的竞争风险，这方面的研究较少。为了构建一个估计这种情况下的结果概率的损失函数，我们引入了一个严格正确的修正分离的评分规则，这个规则可以在部分数据上进行优化，因为评估是独立于观测的。它可以用于训练梯度提升树来进行竞争风险分析。与 11 种现有模型相比，这个模型 “MultiIncidence” 在生存和竞争风险的结果概率估计上表现最佳。它可以在任何时间点进行预测，并且比现有的替代方法快得多。

    Jun, 2024

  • 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

  • 利用深度学习、机器学习和统计方法进行生存分析：预测住院后死亡的比较分析

    应用不同的生存分析方法比较其性能，结果表明深度学习（DeepSurv）在歧视度和校准性方面表现最佳，而 AutoScore-Survival 则通过最小变量集实现了较好的性能和解释性。

    Mar, 2024

  • DeepSurv: 利用 Cox 比例风险深度神经网络的个性化治疗推荐系统

    DeepSurv 是一种用于建模患者协变量和治疗效果相互作用的 Cox 比例风险深度神经网络，提供个性化治疗建议，表现良好并且可以用于调查病人特征对于失败风险的影响。

    Jun, 2016

  • 核 Cox 部分线性回归：构建癌症患者生存预测模型

    应用半参数核 Cox 比例风险模型和带有 LASSO 惩罚项的正则化 garrotized 核机器方法，通过基因表达来预测癌症患者的生存率，以帮助分类患者并提供更好的临床治疗方案。

    Oct, 2023