論文の概要: Pseudo value-based Deep Neural Networks for Multi-state Survival Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05291v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 03:58:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 14:58:59.534326
• Title: Pseudo value-based Deep Neural Networks for Multi-state Survival Analysis
• Title（参考訳）: 擬似値に基づく多状態生存解析のためのディープニューラルネットワーク
• Authors: Md Mahmudur Rahman, Sanjay Purushotham
• Abstract要約: 本稿では,多状態生存分析のための擬似値に基づくディープラーニングモデルを提案する。 提案するモデルでは,様々な検閲条件下で最先端の結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.659041001051415
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-state survival analysis (MSA) uses multi-state models for the analysis of time-to-event data. In medical applications, MSA can provide insights about the complex disease progression in patients. A key challenge in MSA is the accurate subject-specific prediction of multi-state model quantities such as transition probability and state occupation probability in the presence of censoring. Traditional multi-state methods such as Aalen-Johansen (AJ) estimators and Cox-based methods are respectively limited by Markov and proportional hazards assumptions and are infeasible for making subject-specific predictions. Neural ordinary differential equations for MSA relax these assumptions but are computationally expensive and do not directly model the transition probabilities. To address these limitations, we propose a new class of pseudo-value-based deep learning models for multi-state survival analysis, where we show that pseudo values - designed to handle censoring - can be a natural replacement for estimating the multi-state model quantities when derived from a consistent estimator. In particular, we provide an algorithm to derive pseudo values from consistent estimators to directly predict the multi-state survival quantities from the subject's covariates. Empirical results on synthetic and real-world datasets show that our proposed models achieve state-of-the-art results under various censoring settings.
• Abstract（参考訳）: マルチステートサバイバル分析(MSA)は、時系列データの解析にマルチステートモデルを使用する。 医学的応用においては、MSAは患者の複雑な疾患進行に関する洞察を与えることができる。 MSAにおける重要な課題は、検閲の存在下での遷移確率や状態占有確率などの多状態モデル量の正確な主観的予測である。 Aalen-Johansen (AJ) 推定法やCox-based法のような従来の多状態法はマルコフと比例的ハザード仮定によってそれぞれ制限されており、主観的な予測を行うには有効ではない。 MSAのニューラル常微分方程式はこれらの仮定を緩和するが、計算コストが高く、遷移確率を直接モデル化しない。 これらの制約に対処するため、我々は、多状態生存分析のための擬似値に基づく深層学習モデルのクラスを提案し、そこでは、一貫した推定器から導出される多状態モデル量を推定するための疑似値(検閲処理用に設計された)が自然に置き換えられることを示す。 特に,被験者の共変量から複数状態生存量を直接予測するために,一貫した推定値から疑似値を導出するアルゴリズムを提案する。 合成および実世界のデータセットにおける実験結果から,提案したモデルが様々な検閲条件下で最先端の結果を得ることを示す。

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