論文の概要: Deep Cox Mixtures for Survival Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06536v2
- Date: Mon, 15 Mar 2021 15:28:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-28 04:33:23.006945
- Title: Deep Cox Mixtures for Survival Regression
- Title（参考訳）: 生存回帰のための深部cox混合液
- Authors: Chirag Nagpal, Steve Yadlowsky, Negar Rostamzadeh and Katherine Heller
- Abstract要約: 本稿では,Cox回帰の学習混合物をモデルとした生存分析回帰モデルに対する新しいアプローチについて述べる。
我々は、複数の実世界のデータセットで実験を行い、民族や性別にまたがる患者の死亡率を調べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.64579638651557
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Survival analysis is a challenging variation of regression modeling because
of the presence of censoring, where the outcome measurement is only partially
known, due to, for example, loss to follow up. Such problems come up frequently
in medical applications, making survival analysis a key endeavor in
biostatistics and machine learning for healthcare, with Cox regression models
being amongst the most commonly employed models. We describe a new approach for
survival analysis regression models, based on learning mixtures of Cox
regressions to model individual survival distributions. We propose an
approximation to the Expectation Maximization algorithm for this model that
does hard assignments to mixture groups to make optimization efficient. In each
group assignment, we fit the hazard ratios within each group using deep neural
networks, and the baseline hazard for each mixture component
non-parametrically.
We perform experiments on multiple real world datasets, and look at the
mortality rates of patients across ethnicity and gender. We emphasize the
importance of calibration in healthcare settings and demonstrate that our
approach outperforms classical and modern survival analysis baselines, both in
terms of discriminative performance and calibration, with large gains in
performance on the minority demographics.
- Abstract（参考訳）: サバイバル分析は、検閲の存在によって、例えばフォローアップの損失によって結果測定が部分的にしか知られていないため、回帰モデリングの難解な変種である。
このような問題は医療応用において頻繁に発生し、生存分析はバイオ統計学や医療のための機械学習において重要な取り組みとなり、コックス回帰モデルは最もよく用いられるモデルの一つである。
本稿では,Cox回帰の学習混合物をモデルとした生存分析回帰モデルに対する新しいアプローチについて述べる。
本稿では,混合群へのハード代入を行い,最適化を効率的に行うモデルに対する期待最大化アルゴリズムの近似を提案する。
各グループ割り当てにおいて、ディープニューラルネットワークを用いて各グループ内のハザード比と、非パラメトリックに各混合コンポーネントに対するベースラインハザードを適合させる。
我々は、複数の実世界のデータセットで実験を行い、民族や性別にまたがる患者の死亡率を調べる。
我々は,医療環境におけるキャリブレーションの重要性を強調し,差別的パフォーマンスとキャリブレーションの両面で,我々のアプローチが古典的・現代的サバイバル分析のベースラインより優れていることを示す。
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