論文の概要: FPBoost: Fully Parametric Gradient Boosting for Survival Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13363v1
• Date: Fri, 20 Sep 2024 09:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 07:28:56.493667
• Title: FPBoost: Fully Parametric Gradient Boosting for Survival Analysis
• Title（参考訳）: FPBoost: 生存分析のための完全なパラメトリックグラディエントブースティング
• Authors: Alberto Archetti, Eugenio Lomurno, Diego Piccinotti, Matteo Matteucci,
• Abstract要約: 本稿では,個別のパラメトリックハザード・コントリビューションの重み付け和に基づくサバイバルモデル設計のための新しいパラダイムを提案する。 提案手法はFPBoostと呼ばれ, 勾配上昇による生存確率を直接最適化する最初のアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.09225917049674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Survival analysis is a critical tool for analyzing time-to-event data and extracting valuable clinical insights. Recently, numerous machine learning techniques leveraging neural networks and decision trees have been developed for this task. Among these, the most successful approaches often rely on specific assumptions about the shape of the modeled hazard function. These assumptions include proportional hazard, accelerated failure time, or discrete estimation at a predefined set of time points. In this study, we propose a novel paradigm for survival model design based on the weighted sum of individual fully parametric hazard contributions. We build upon well-known ensemble techniques to deliver a novel contribution to the field by applying additive hazard functions, improving over approaches based on survival or cumulative hazard functions. Furthermore, the proposed model, which we call FPBoost, is the first algorithm to directly optimize the survival likelihood via gradient boosting. We evaluated our approach across a diverse set of datasets, comparing it against a variety of state-of-the-art models. The results demonstrate that FPBoost improves risk estimation, according to both concordance and calibration metrics.
• Abstract（参考訳）: 生存分析は、時間から時間までのデータを分析し、貴重な臨床的洞察を抽出するための重要なツールである。 近年,ニューラルネットワークと決定木を利用した機械学習技術が数多く開発されている。 これらのうち、最も成功したアプローチは、しばしばモデル化されたハザード関数の形状に関する特定の仮定に依存する。 これらの仮定には、比例的ハザード、加速された障害時間、予め定義された時間点の集合での離散推定が含まれる。 本研究では,個別のパラメトリック・ハザード・コントリビューションの重み付け和に基づくサバイバルモデル設計のための新しいパラダイムを提案する。 我々は,付加的ハザード関数を適用し,生存率や累積ハザード関数に基づくアプローチを改善することにより,フィールドに新たなコントリビューションをもたらすために,よく知られたアンサンブル技術を構築した。 さらに、我々はFPBoostと呼ぶモデルを提案し、勾配押し上げによる生存率を直接最適化する最初のアルゴリズムである。 我々は、さまざまなデータセットをまたいだアプローチを評価し、さまざまな最先端モデルと比較した。 その結果、FPBoostは、基準値と校正値の両方でリスク推定を改善することが示された。

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