論文の概要: Learning Robust Treatment Rules for Censored Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09155v1
• Date: Sat, 17 Aug 2024 09:58:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 22:01:27.393179
• Title: Learning Robust Treatment Rules for Censored Data
• Title（参考訳）: センサデータに対するロバスト処理規則の学習
• Authors: Yifan Cui, Junyi Liu, Tao Shen, Zhengling Qi, Xi Chen,
• Abstract要約: 最適な治療規則を推定するための2つの基準を提案する。 既存の手法と比較して性能が向上した。 エイズの臨床データを用いた方法も提案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.95510487866686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a fast-growing literature on estimating optimal treatment rules directly by maximizing the expected outcome. In biomedical studies and operations applications, censored survival outcome is frequently observed, in which case the restricted mean survival time and survival probability are of great interest. In this paper, we propose two robust criteria for learning optimal treatment rules with censored survival outcomes; the former one targets at an optimal treatment rule maximizing the restricted mean survival time, where the restriction is specified by a given quantile such as median; the latter one targets at an optimal treatment rule maximizing buffered survival probabilities, where the predetermined threshold is adjusted to account the restricted mean survival time. We provide theoretical justifications for the proposed optimal treatment rules and develop a sampling-based difference-of-convex algorithm for learning them. In simulation studies, our estimators show improved performance compared to existing methods. We also demonstrate the proposed method using AIDS clinical trial data.
• Abstract（参考訳）: 期待される結果の最大化により、最適な治療規則を直接推定する研究が急速に進んでいる。 生体医学研究や手術応用において、制限された平均生存時間と生存確率が大きな関心を持つ場合において、検閲された生存結果が頻繁に観察される。 本稿では, 制限された平均生存時間を最大化するために, 制限された平均生存時間を最大化する, 制限された平均生存時間を最大化する, 制限された平均生存時間を最大化する, 制限された平均生存時間を最大化する, 制限された平均生存時間を最大化するためのバッファ付き生存確率を最大化するための2つの頑健な基準を提案する。 提案する最適処理規則の理論的正当性を提供し,それらを学習するためのサンプリングベース差分アルゴリズムを開発した。 シミュレーション実験では,既存手法と比較して性能が向上した。 また,エイズ臨床治験データを用いて提案手法を実証した。

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