論文の概要: DySurv: Dynamic Deep Learning Model for Survival Prediction in the ICU

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18681v1
• Date: Sat, 28 Oct 2023 11:29:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-31 17:05:38.577772
• Title: DySurv: Dynamic Deep Learning Model for Survival Prediction in the ICU
• Title（参考訳）: DySurv: ICUにおける生存予測のための動的ディープラーニングモデル
• Authors: Munib Mesinovic, Peter Watkinson, Tingting Zhu
• Abstract要約: そこで我々は,DySurvと呼ばれる条件付き変分オートエンコーダ方式を提案する。 DySurvは、ICUの死亡リスクを動的に推定するために、患者の電子健康記録から静的および時系列の測定を組み合わせる。 DySurvの予測能力は一貫しており、生存確率は異なるデータセットに分散している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9404725327650767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Survival analysis helps approximate underlying distributions of time-to-events which in the case of critical care like in the ICU can be a powerful tool for dynamic mortality risk prediction. Extending beyond the classical Cox model, deep learning techniques have been leveraged over the last years relaxing the many constraints of their counterparts from statistical methods. In this work, we propose a novel conditional variational autoencoder-based method called DySurv which uses a combination of static and time-series measurements from patient electronic health records in estimating risk of death dynamically in the ICU. DySurv has been tested on standard benchmarks where it outperforms most existing methods including other deep learning methods and we evaluate it on a real-world patient database from MIMIC-IV. The predictive capacity of DySurv is consistent and the survival estimates remain disentangled across different datasets supporting the idea that dynamic deep learning models based on conditional variational inference in multi-task cases can be robust models for survival analysis.
• Abstract（参考訳）: 生存率分析は、icuのようなクリティカルケアの場合、動的死亡リスク予測の強力なツールとなり得る、イベントまでの時間分布を近似するのに役立つ。 古典的なcoxモデルを超えて、ディープラーニングのテクニックは過去数年間にわたって、統計的な方法から多くの制約を緩和するために活用されてきた。 本研究では,ICUにおける死亡リスクを動的に推定するために,患者の電子的健康記録からの静的および時系列測定を組み合わせた条件付き自動エンコーダDySurvを提案する。 DySurvは、他のディープラーニング手法を含む既存の手法よりも優れており、MIMIC-IVの現実世界の患者データベース上で評価されている。 DySurvの予測能力は一貫しており、サバイバル推定は、マルチタスクケースにおける条件付き変分推論に基づく動的ディープラーニングモデルがサバイバル分析の堅牢なモデルであるという考えを支持する様々なデータセットに分散している。

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