論文の概要: SurvITE: Learning Heterogeneous Treatment Effects from Time-to-Event Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.14001v1
• Date: Tue, 26 Oct 2021 20:13:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-28 13:09:06.745016
• Title: SurvITE: Learning Heterogeneous Treatment Effects from Time-to-Event Data
• Title（参考訳）: SurvITE: 時系列データによる不均一な治療効果の学習
• Authors: Alicia Curth, Changhee Lee and Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 時系列データから不均一な処理効果を推定する問題について検討する。 本稿では,バランス表現に基づく治療特異的ハザード推定のための新しいディープラーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.50281440043241
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the problem of inferring heterogeneous treatment effects from time-to-event data. While both the related problems of (i) estimating treatment effects for binary or continuous outcomes and (ii) predicting survival outcomes have been well studied in the recent machine learning literature, their combination -- albeit of high practical relevance -- has received considerably less attention. With the ultimate goal of reliably estimating the effects of treatments on instantaneous risk and survival probabilities, we focus on the problem of learning (discrete-time) treatment-specific conditional hazard functions. We find that unique challenges arise in this context due to a variety of covariate shift issues that go beyond a mere combination of well-studied confounding and censoring biases. We theoretically analyse their effects by adapting recent generalization bounds from domain adaptation and treatment effect estimation to our setting and discuss implications for model design. We use the resulting insights to propose a novel deep learning method for treatment-specific hazard estimation based on balancing representations. We investigate performance across a range of experimental settings and empirically confirm that our method outperforms baselines by addressing covariate shifts from various sources.
• Abstract（参考訳）: イベントデータから異種処理効果を推測する問題について検討する。 関連する2つの問題は (i)二次的又は連続的な結果に対する治療効果の推定 (II)近年の機械学習の文献では生存結果がよく研究されていると予測されているが、それらの組み合わせ(実際的な関連性が高いにもかかわらず)は、かなり注目を集めていない。 治療が瞬時リスクと生存確率に与える影響を確実に推定する究極の目標は、学習(離散時間)による治療固有の条件付ハザード関数の問題に焦点をあてる。 この文脈でユニークな課題が生じるのは、さまざまな共変量シフトの問題が、十分な調査と偏見の検閲の組み合わせを越えているからである。 ドメイン適応から治療効果推定までの最近の一般化境界を設定に適応させ,その効果を理論的に解析し,モデル設計への示唆について議論する。 得られた知見を用いて, バランス表現に基づく治療特異的ハザード推定のための新しい深層学習法を提案する。 本手法は,様々な実験環境における性能を検証し,様々なソースからの共変量シフトに対処し,ベースラインよりも優れていることを実証的に確認する。

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