Fugu-MT 論文翻訳(概要): Overcoming Dependent Censoring in the Evaluation of Survival Models

論文の概要: Overcoming Dependent Censoring in the Evaluation of Survival Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19460v3
Date: Mon, 19 May 2025 17:50:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-20 14:57:10.488789
Title: Overcoming Dependent Censoring in the Evaluation of Survival Models
Title（参考訳）: 生存モデル評価における依存度評価の克服
Authors: Christian Marius Lillelund, Shi-ang Qi, Russell Greiner,
Abstract要約: 本稿では,アルキメデスのコプラに基づく生存分析のための3つの新しい評価指標を提案する。また,現実的な半合成データセットを生成するためのフレームワークも開発している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.795126873893598
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Conventional survival metrics, such as Harrell's concordance index (CI) and the Brier Score, rely on the independent censoring assumption for valid inference with right-censored data. However, in the presence of so-called dependent censoring, where the probability of censoring is related to the event of interest, these metrics can give biased estimates of the underlying model error. In this paper, we introduce three new evaluation metrics for survival analysis based on Archimedean copulas that can account for dependent censoring. We also develop a framework to generate realistic, semi-synthetic datasets with dependent censoring to facilitate the evaluation of the metrics. Our experiments in synthetic and semi-synthetic data demonstrate that the proposed metrics can provide more accurate estimates of the model error than conventional metrics under dependent censoring.
Abstract（参考訳）: Harrell's Concordance Index (CI) や Brier Score のような従来のサバイバル指標は、正しい検閲されたデータによる妥当な推測に対する独立した検閲仮定に依存している。しかし、いわゆる依存検閲の存在下では、検閲の確率が関心事と関連しているため、これらの指標は基礎となるモデルエラーの偏りのある推定値を与えることができる。本稿では,アルキメデスのコプラに基づく生存分析のための3つの新しい評価指標について紹介する。また,リアルタイムな半合成データセットを生成するためのフレームワークを開発し,メトリクスの評価を容易にする。合成および半合成データを用いた実験により, モデル誤差の精度は, 依存検閲下での従来の指標よりも高いことを示した。

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