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

本文介绍了一种基于 Multi-Task Logistic Regression（MTLR）模型和深度学习架构作为核心的新方法，用于计算生存函数。该方法在所有实验中都表现优于 MTLR 和 Cox Proportional Hazard（CoxPH）模型，并且可以帮助企业预测客户购买产品、流失或贷款违约的时间，从而提高回报率。

Jan, 2018

该研究提出了一种基于深度学习和统计学的综合框架，通过将分段指数模型嵌套在神经网络中，结合支持时间变化的特征和多数据来源处理，在医学研究领域，成功构建了预测老年痴呆症进展的模型。

Nov, 2020

本文提出了将神经网络与 Cox 比例风险模型相结合进行时间到事件预测的新方法。基于嵌套病例对照研究的方法学，提出了良好的损失函数，能够适用于大型数据集，能够拟合比例和不比例的 Cox 模型扩展，并在实际数据集上表现出非常强的竞争力。

Jul, 2019

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

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

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。

Mar, 2020

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

该论文提出了基于深度网络和对抗学习的非参数事件时间分布估计方法，通过有效利用丰富的健康分子数据和电子健康数据，为现代健康数据科学的应用提供了重要支持，并在基准和真实数据集上得到了显著的性能提高。

Apr, 2018

本文介绍了一种名为 Nnet-survival 的离散时间生存模型，适用于神经网络在医学预测任务中的应用。该模型由 Keras 深度学习框架实现，具有灵活性，能够根据随访时间的不同变化基线风险和输入数据对危险概率的影响。在模拟和实际数据集上的表现优于 Cox-nnet 和 Deepsurv 等已有模型。

May, 2018