論文の概要: CenTime: Event-Conditional Modelling of Censoring in Survival Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03851v1
- Date: Thu, 7 Sep 2023 17:07:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-08 12:09:53.728004
- Title: CenTime: Event-Conditional Modelling of Censoring in Survival Analysis
- Title（参考訳）: CenTime: 生存分析におけるセンサのイベントコンディションモデリング
- Authors: Ahmed H. Shahin, An Zhao, Alexander C. Whitehead, Daniel C. Alexander,
Joseph Jacob, David Barber
- Abstract要約: CenTimeは、イベントへの時間を直接見積もる、サバイバル分析の新しいアプローチである。
本手法は,非検閲データが少ない場合でも,堅牢なイベント条件検閲機構を特徴とする。
以上の結果から,CenTimeは同等の性能を維持しつつ,死までの時間を予測する上で,最先端のパフォーマンスを提供することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.44664144472712
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Survival analysis is a valuable tool for estimating the time until specific
events, such as death or cancer recurrence, based on baseline observations.
This is particularly useful in healthcare to prognostically predict clinically
important events based on patient data. However, existing approaches often have
limitations; some focus only on ranking patients by survivability, neglecting
to estimate the actual event time, while others treat the problem as a
classification task, ignoring the inherent time-ordered structure of the
events. Furthermore, the effective utilization of censored samples - training
data points where the exact event time is unknown - is essential for improving
the predictive accuracy of the model. In this paper, we introduce CenTime, a
novel approach to survival analysis that directly estimates the time to event.
Our method features an innovative event-conditional censoring mechanism that
performs robustly even when uncensored data is scarce. We demonstrate that our
approach forms a consistent estimator for the event model parameters, even in
the absence of uncensored data. Furthermore, CenTime is easily integrated with
deep learning models with no restrictions on batch size or the number of
uncensored samples. We compare our approach with standard survival analysis
methods, including the Cox proportional-hazard model and DeepHit. Our results
indicate that CenTime offers state-of-the-art performance in predicting
time-to-death while maintaining comparable ranking performance. Our
implementation is publicly available at
https://github.com/ahmedhshahin/CenTime.
- Abstract（参考訳）: 生存分析は、死やがんの再発などの特定の事象が観測されるまでの時間を推定するための貴重なツールである。
これは、患者データに基づいて臨床的に重要な事象を予測する医療において特に有用である。
しかし、既存のアプローチには、生存可能性による患者のランク付けのみに焦点を当て、実際のイベント時間を見積もることを無視する者もいれば、イベント固有の時間順構造を無視して、問題を分類タスクとして扱う者もいる。
さらに、モデルの予測精度を向上させるためには、検閲済みサンプル(正確な事象時刻が不明なデータポイントをトレーニングする)の有効利用が不可欠である。
本稿では,イベント発生時刻を直接推定する生存分析の新しい手法であるCenTimeを紹介する。
本手法は,非検閲データが少ない場合でも堅牢なイベント条件検閲機構を特徴とする。
我々の手法は、無検閲のデータがなくても、イベントモデルパラメータの一貫性のある推定器を形成することを示す。
さらに、CenTimeはバッチサイズや非検閲サンプルの数に制限がなく、ディープラーニングモデルと簡単に統合できる。
我々は,Cox比例ハザードモデルやDeepHitなど,標準的な生存分析手法との比較を行った。
以上の結果から,CenTimeは同等の性能を維持しつつ,死までの時間を予測する上で,最先端のパフォーマンスを提供することが示された。
私たちの実装はhttps://github.com/ahmedhshahin/centimeで公開しています。
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