論文の概要: ADHAM: Additive Deep Hazard Analysis Mixtures for Interpretable Survival Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07108v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 18:04:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.072465
• Title: ADHAM: Additive Deep Hazard Analysis Mixtures for Interpretable Survival Regression
• Title（参考訳）: ADHAM: 解釈可能な生存回帰のための付加的なDeep Hazard分析混合物
• Authors: Mert Ketenci, Vincent Jeanselme, Harry Reyes Nieva, Shalmali Joshi, Noémie Elhadad,
• Abstract要約: 生存分析(Survival analysis)は、医療における時間から時間までの成果をモデル化するための基本的なツールである。 本稿では,解釈可能な付加的生存モデルであるAdditive Deep Hazard Analysis Mixtures (ADHAM)を提案する。 我々は,ADHAMの集団,サブグループ,個人レベルでの解釈可能性を示す総合的研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7535930849356225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Survival analysis is a fundamental tool for modeling time-to-event outcomes in healthcare. Recent advances have introduced flexible neural network approaches for improved predictive performance. However, most of these models do not provide interpretable insights into the association between exposures and the modeled outcomes, a critical requirement for decision-making in clinical practice. To address this limitation, we propose Additive Deep Hazard Analysis Mixtures (ADHAM), an interpretable additive survival model. ADHAM assumes a conditional latent structure that defines subgroups, each characterized by a combination of covariate-specific hazard functions. To select the number of subgroups, we introduce a post-training refinement that reduces the number of equivalent latent subgroups by merging similar groups. We perform comprehensive studies to demonstrate ADHAM's interpretability at the population, subgroup, and individual levels. Extensive experiments on real-world datasets show that ADHAM provides novel insights into the association between exposures and outcomes. Further, ADHAM remains on par with existing state-of-the-art survival baselines in terms of predictive performance, offering a scalable and interpretable approach to time-to-event prediction in healthcare.
• Abstract（参考訳）: 生存分析(Survival analysis)は、医療における時間から時間までの成果をモデル化するための基本的なツールである。 近年の進歩は、予測性能を改善するための柔軟なニューラルネットワークアプローチを導入している。 しかしながら、これらのモデルのほとんどは、臨床実践における意思決定の重要な要件である、露出とモデル化された結果との関係に関する解釈可能な洞察を提供していない。 この制限に対処するため、我々は解釈可能な付加的生存モデルであるAdditive Deep Hazard Analysis Mixtures (ADHAM)を提案する。 ADHAMは、サブグループを定義する条件付き潜伏構造を仮定し、それぞれが共変量特異的なハザード関数の組み合わせによって特徴づけられる。 部分群数を選択するために、類似した群をマージすることによって等価な潜在部分群の数を減らす訓練後の改良を導入する。 我々は,ADHAMの集団,サブグループ,個人レベルでの解釈可能性を示す総合的研究を行った。 実世界のデータセットに関する大規模な実験は、ADHAMが露光と結果の関係に関する新しい洞察を提供することを示している。 さらにADHAMは、予測パフォーマンスの観点から、既存の最先端サバイバルベースラインと同等であり、医療における時間対イベント予測に対するスケーラブルで解釈可能なアプローチを提供する。

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