論文の概要: Case-Base Neural Networks: survival analysis with time-varying, higher-order interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06535v4
• Date: Tue, 9 Jan 2024 23:01:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 18:07:06.085460
• Title: Case-Base Neural Networks: survival analysis with time-varying, higher-order interactions
• Title（参考訳）: ケースベースニューラルネットワーク:時間変動と高次相互作用による生存率解析
• Authors: Jesse Islam, Maxime Turgeon, Robert Sladek, Sahir Bhatnagar
• Abstract要約: 本稿では、ケースベースサンプリングフレームワークとフレキシブルニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせた新しいアプローチとして、ケースベースニューラルネットワーク(CBNN)を提案する。 CBNNは、ある時点に発生した事象の確率を予測し、完全なハザード関数を推定する。 この結果から,ケースベースサンプリングとディープラーニングを組み合わせることで,単一イベントサバイバル結果のデータ駆動モデリングのための,シンプルで柔軟なフレームワークを提供することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20482269513546458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of survival analysis, data-driven neural network-based methods have been developed to model complex covariate effects. While these methods may provide better predictive performance than regression-based approaches, not all can model time-varying interactions and complex baseline hazards. To address this, we propose Case-Base Neural Networks (CBNNs) as a new approach that combines the case-base sampling framework with flexible neural network architectures. Using a novel sampling scheme and data augmentation to naturally account for censoring, we construct a feed-forward neural network that includes time as an input. CBNNs predict the probability of an event occurring at a given moment to estimate the full hazard function. We compare the performance of CBNNs to regression and neural network-based survival methods in a simulation and three case studies using two time-dependent metrics. First, we examine performance on a simulation involving a complex baseline hazard and time-varying interactions to assess all methods, with CBNN outperforming competitors. Then, we apply all methods to three real data applications, with CBNNs outperforming the competing models in two studies and showing similar performance in the third. Our results highlight the benefit of combining case-base sampling with deep learning to provide a simple and flexible framework for data-driven modeling of single event survival outcomes that estimates time-varying effects and a complex baseline hazard by design. An R package is available at https://github.com/Jesse-Islam/cbnn.
• Abstract（参考訳）: 生存分析の文脈では、複雑な共変量効果をモデル化するデータ駆動ニューラルネットワークベースの手法が開発されている。 これらの手法は回帰に基づくアプローチよりも優れた予測性能を提供するが、時間変動相互作用や複雑なベースラインハザードをモデル化できるわけではない。 そこで本研究では,ケースベースサンプリングフレームワークとフレキシブルニューラルネットワークアーキテクチャを組み合わせた新しいアプローチとして,ケースベースニューラルネットワーク(cbnns)を提案する。 そこで我々は,新たなサンプリング手法とデータ拡張を用いて,入力として時間を含むフィードフォワードニューラルネットワークを構築した。 CBNNは、ある時点に発生した事象の確率を予測し、完全なハザード関数を推定する。 CBNNの性能と回帰とニューラルネットワークに基づく生存法を比較したシミュレーションと,2つの時間依存メトリクスを用いた3つのケーススタディを行った。 まず, 複雑なベースラインハザードと時間変動の相互作用を含むシミュレーションの性能を検証し, cbnn が競争相手を上回り, 全手法を評価する。 次に,3つの実データアプリケーションに適用し,CBNNは2つの研究で競合するモデルより優れており,第3に同様の性能を示す。 本研究は,ケースベースサンプリングと深層学習を組み合わせることで,時間変化の影響を推定する単一イベントサバイバル結果と,設計による複雑なベースラインハザードをデータ駆動でモデル化する,シンプルで柔軟なフレームワークを提供するものである。 Rパッケージはhttps://github.com/Jesse-Islam/cbnnで入手できる。

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