論文の概要: MENSA: A Multi-Event Network for Survival Analysis with Trajectory-based Likelihood Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06525v2
• Date: Wed, 26 Feb 2025 10:34:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 15:24:46.0272
• Title: MENSA: A Multi-Event Network for Survival Analysis with Trajectory-based Likelihood Estimation
• Title（参考訳）: MENSA: 軌道に基づく類似度推定を用いた生存分析のためのマルチイベントネットワーク
• Authors: Christian Marius Lillelund, Ali Hossein Gharari Foomani, Weijie Sun, Shi-ang Qi, Russell Greiner,
• Abstract要約: マルチイベントサバイバル分析のための新しい深層学習手法であるMENSAを紹介する。 MeNSAは、イベント間の複雑な依存構造をキャプチャしながら、入力特徴の表現を共同で学習する。 シングルイベント、競合リスク、マルチイベント問題において、優れた識別性能と正確な時間対イベント予測を一貫して提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0913802846346625
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A multi-event survival model predicts the time until an instance experiences each of several different events, given the instance's description. Unlike competing-event models, the events here are not mutually exclusive and often exhibit statistical dependencies. Existing approaches for multi-event survival analysis have generally been limited, most focusing on producing simple risk scores for each event, rather than the time-to-event itself. To overcome these issues, we introduce MENSA, a novel deep learning approach for multi-event survival analysis. MENSA jointly learns representations of the input features while capturing the complex dependence structure among events. In practice, it attempts to optimize the sum of the traditional negative log-likelihood across events and a novel trajectory-based likelihood, which encourages the model to learn the temporal order in which events occur. Experiments on real-world clinical datasets show that MENSA consistently gives good discrimination performances and accurate time-to-event predictions in single-event, competing-risk, and multi-event problems. Additionally, MENSA is more computationally-efficient, requiring fewer parameters and FLOPs than multiple state-of-the-art survival baselines when applied to large-dimensional datasets (more than 100 features).
• Abstract（参考訳）: マルチイベントサバイバルモデルは、インスタンスの説明から、インスタンスが複数の異なるイベントを経験するまでの時間を予測します。 競合するイベントモデルとは異なり、ここでのイベントは相互排他的ではなく、しばしば統計的依存関係を示す。 既存のマルチイベントサバイバル分析のアプローチは一般的に制限されており、ほとんどの場合、時間からイベントまでではなく、各イベントの単純なリスクスコアの生成に重点を置いている。 これらの課題を克服するために,マルチイベントサバイバル分析のための新しい深層学習手法であるMENSAを紹介する。 MENSAは、イベント間の複雑な依存構造をキャプチャしながら、入力特徴の表現を共同で学習する。 実際には、イベント間での従来の負の対数類似性の和と、イベントが発生する時間順序をモデルが学習することを奨励する新しい軌道に基づく可能性の和を最適化しようと試みている。 実世界の臨床データセットの実験では、MENSAは、単一イベント、競合リスク、複数イベントの問題において、良質な差別性能と正確な時間対イベント予測を一貫して提供する。 さらに、MENSAは計算効率が良く、大規模データセット(100以上の特徴)に適用する場合、複数の最先端サバイバルベースラインよりもパラメータやFLOPを少なくする。

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