論文の概要: A Deep Learning Approach for Overall Survival Analysis with Missing Values

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11465v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 10:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 13:05:14.737879
• Title: A Deep Learning Approach for Overall Survival Analysis with Missing Values
• Title（参考訳）: 欠落値を用いた総合的生存分析のための深層学習手法
• Authors: Camillo Maria Caruso, Valerio Guarrasi, Sara Ramella and Paolo Soda
• Abstract要約: 総合生存率(OS)は患者の状態を示す重要な指標であり、生存確率の異なるサブグループを特定するのに役立つ。 非小細胞肺癌(NSCLC)における生存解析の新しいアプローチを提案する。 OSのアドホックな損失を利用すると、検閲された患者と無検閲の患者の両方が、時間の経過とともにリスクを考慮に入れられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3821435467741148
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: One of the most challenging fields where Artificial Intelligence (AI) can be applied is lung cancer research, specifically non-small cell lung cancer (NSCLC). In particular, overall survival (OS) is a vital indicator of patient status, helping to identify subgroups with diverse survival probabilities, enabling tailored treatment and improved OS rates. In this analysis, there are two challenges to take into account. First, few studies effectively exploit the information available from each patient, leveraging both uncensored (i.e., dead) and censored (i.e., survivors) patients, considering also the death times. Second, the handling of incomplete data is a common issue in the medical field. This problem is typically tackled through the use of imputation methods. Our objective is to present an AI model able to overcome these limits, effectively learning from both censored and uncensored patients and their available features, for the prediction of OS for NSCLC patients. We present a novel approach to survival analysis in the context of NSCLC, which exploits the strengths of the transformer architecture accounting for only available features without requiring any imputation strategy. By making use of ad-hoc losses for OS, it accounts for both censored and uncensored patients, considering risks over time. We evaluated the results over a period of 6 years using different time granularities obtaining a Ct-index, a time-dependent variant of the C-index, of 71.97, 77.58 and 80.72 for time units of 1 month, 1 year and 2 years, respectively, outperforming all state-of-the-art methods regardless of the imputation method used.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が適用可能な最も困難な分野の1つは、肺癌の研究、特に非小細胞肺癌(NSCLC)である。 特に、総合生存率(OS)は患者の状態を示す重要な指標であり、様々な生存確率を持つサブグループを特定するのに役立つ。 この分析では、考慮すべき課題が2つあります。 第一に、各患者から得られる情報を効果的に活用し、無検閲患者(つまり死亡者)と検閲患者(つまり生存者)の両方を活用し、死亡時刻も考慮した研究はほとんどない。 第二に、医療分野では不完全なデータの取り扱いが一般的な問題である。 この問題は、通常、インプテーション法を用いて取り組まれる。 本研究の目的は,NSCLC患者に対するOSの予測のために,検閲および非検閲患者の双方から効果的に学習し,これらの限界を克服できるAIモデルを提供することである。 NSCLCの文脈における生存分析への新しいアプローチを提案する。この手法は,計算戦略を必要とせず,利用可能な機能のみを考慮したトランスフォーマーアーキテクチャの強みを利用する。 OSのアドホックな損失を利用すると、検閲された患者と無検閲の患者の両方が、時間の経過とともにリスクを考慮に入れられる。 c-indexの時間依存型であるct-indexを1ヶ月,1年,2年の時間単位でそれぞれ71.97,77.58,80.72の異なる時間粒度を用いて6年間の結果を評価した。

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