論文の概要: The Concordance Index decomposition -- A measure for a deeper understanding of survival prediction models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00144v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 23:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 01:05:31.036462
• Title: The Concordance Index decomposition -- A measure for a deeper understanding of survival prediction models
• Title（参考訳）: Concordance Index decomposition -- 生存予測モデルのより深い理解のための尺度
• Authors: Abdallah Alabdallah, Mattias Ohlsson, Sepideh Pashami, Thorsteinn R\"ognvaldsson
• Abstract要約: Concordance Index (C-index) はSurvival Analysisにおいて、予測モデルがどの程度優れているかを評価する指標である。 本稿では,C-Indexを2量の重み付き調和平均に分解する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5156879440024376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Concordance Index (C-index) is a commonly used metric in Survival Analysis to evaluate how good a prediction model is. This paper proposes a decomposition of the C-Index into a weighted harmonic mean of two quantities: one for ranking observed events versus other observed events, and the other for ranking observed events versus censored cases. This decomposition allows a more fine-grained analysis of the pros and cons of survival prediction methods. The utility of the decomposition is demonstrated using three benchmark survival analysis models (Cox Proportional Hazard, Random Survival Forest, and Deep Adversarial Time-to-Event Network) together with a new variational generative neural-network-based method (SurVED), which is also proposed in this paper. The demonstration is done on four publicly available datasets with varying censoring levels. The analysis with the C-index decomposition shows that all methods essentially perform equally well when the censoring level is high because of the dominance of the term measuring the ranking of events versus censored cases. In contrast, some methods deteriorate when the censoring level decreases because they do not rank the events versus other events well.
• Abstract（参考訳）: concordance index (c-index) は生存率分析において、予測モデルがどれだけ優れているかを評価するためによく用いられる指標である。 本稿では,c-indexを2種類の重み付き調和平均に分解することを提案する。1つは観測事象を他の観測事象と比較し,もう1つは観測事象を検閲事例と比較した場合の重み付き調和平均である。 この分解により、生存予測法の長所と短所をよりきめ細かい分析が可能となる。 本論文では,3つのベンチマークサバイバル分析モデル(Cox Proportional Hazard,Random Survival Forest,Deep Adversarial Time-to-Event Network)とニューラルネットを用いた新しい変分生成手法(SurVED)を用いて,その実用性を実証する。 デモは、さまざまな検閲レベルを持つ4つの公開データセットで実施される。 C-インデックス分解による分析は、全ての手法が、検閲レベルが高い場合、イベントと検閲ケースのランキングを測る用語の優位性から、本質的に同等に機能することを示している。 対照的に、検閲レベルが低下すると、イベントと他のイベントをうまくランク付けしないため、いくつかの方法が悪化する。

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