論文の概要: Computing the Hazard Ratios Associated with Explanatory Variables Using Machine Learning Models of Survival Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00637v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 05:02:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 07:51:53.221917
• Title: Computing the Hazard Ratios Associated with Explanatory Variables Using Machine Learning Models of Survival Data
• Title（参考訳）: 生存データの機械学習モデルを用いた説明変数に関連する危険率の計算
• Authors: Sameer Sundrani and James Lu
• Abstract要約: 本稿では,木に基づく機械学習モデルからハザード比を計算する新しい手法について述べる。 大腸癌,乳がん,膵がんの3種類の生存データを用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21320960069210473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: The application of Cox Proportional Hazards (CoxPH) models to survival data and the derivation of Hazard Ratio (HR) is well established. While nonlinear, tree-based Machine Learning (ML) models have been developed and applied to the survival analysis, no methodology exists for computing HRs associated with explanatory variables from such models. We describe a novel way to compute HRs from tree-based ML models using the Shapley additive explanation (SHAP) values, which is a locally accurate and consistent methodology to quantify explanatory variables' contribution to predictions. Methods: We used three sets of publicly available survival data consisting of patients with colon, breast or pan cancer and compared the performance of CoxPH to the state-of-art ML model, XGBoost. To compute the HR for explanatory variables from the XGBoost model, the SHAP values were exponentiated and the ratio of the means over the two subgroups calculated. The confidence interval was computed via bootstrapping the training data and generating the ML model 1000 times. Across the three data sets, we systematically compared HRs for all explanatory variables. Open-source libraries in Python and R were used in the analyses. Results: For the colon and breast cancer data sets, the performance of CoxPH and XGBoost were comparable and we showed good consistency in the computed HRs. In the pan-cancer dataset, we showed agreement in most variables but also an opposite finding in two of the explanatory variables between the CoxPH and XGBoost result. Subsequent Kaplan-Meier plots supported the finding of the XGBoost model. Conclusion: Enabling the derivation of HR from ML models can help to improve the identification of risk factors from complex survival datasets and enhance the prediction of clinical trial outcomes.
• Abstract（参考訳）: 目的: Cox Proportional Hazards (CoxPH) モデルの生存データへの適用, および Hazard Ratio (HR) の導出が良好に確立されている。 木をベースとした非線形機械学習(ML)モデルが生存分析に適用されているが、これらのモデルから説明変数に関連付けられたHRを計算するための方法論は存在しない。 予測に対する説明変数の寄与を定量化する局所的正確で一貫性のある手法であるShapley additive explanation (SHAP)値を用いて,木ベースのMLモデルからHRを計算する新しい方法を提案する。 方法: 大腸癌、乳癌、膵臓癌の患者から得られた3組の生存データを用いて、CoxPHの性能を最先端のMLモデルであるXGBoostと比較した。 XGBoostモデルから説明変数のHRを計算するために、SHAP値は指数化され、2つのサブグループの平均の比率が計算された。 信頼区間は、トレーニングデータをブートストラップし、MLモデルを1000回生成することで計算された。 3つのデータセット全体で、すべての説明変数のHRを体系的に比較した。 PythonとRのオープンソースライブラリが分析に使用された。 結果: 大腸癌群と乳癌群では, CoxPH と XGBoost のパフォーマンスは同等であり, HR の整合性は良好であった。 Pan-cancerデータセットでは、ほとんどの変数の一致を示しましたが、CoxPHとXGBoostの結果の間の2つの説明変数の反対の発見も示しました。 その後のKaplan-MeierプロットはXGBoostモデルの発見を支持した。 結論: MLモデルからのHRの導出は,複雑な生存データセットからの危険因子の同定を改善し,臨床試験の結果を予測するのに役立つ。

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