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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18681v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 10:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 01:47:18.928173
• 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、患者の電子健康記録からの静的および時系列測定を組み合わせて、死のリスクを動的に見積もっている。 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 focuses on estimating time-to-event distributions which can help in dynamic risk prediction in healthcare. Extending beyond the classical Cox model, deep learning techniques have been developed which moved away from the constraining assumptions of proportional hazards. Traditional statistical models often only include static information where, 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 to estimate the risk of death dynamically. DySurv has been tested on several time-to-event benchmarks where it outperforms existing methods, including deep learning methods, and we evaluate it on real-world intensive care unit data from MIMIC-IV and eICU. 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）: サバイバル分析は、医療における動的リスク予測に役立つ時間から時間までの分布の推定に焦点を当てている。 古典的coxモデルを超えて、比例ハザードの制約的な仮定から遠ざかるディープラーニング技術が開発されている。 従来の統計モデルは静的な情報しか含まないことが多いが,本研究では,患者電子健康記録からの静的および時系列測定を組み合わせて,死亡リスクを動的に推定する,条件付き変分オートエンコーダベースの手法であるdysurvを提案する。 DySurvは、深層学習を含む既存の手法よりも優れており、MIMIC-IVとeICUの実際の集中治療単位データで評価されている。 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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