論文の概要: Neural Diffusion Processes for Physically Interpretable Survival Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.00733v3
• Date: Fri, 17 Oct 2025 13:25:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 15:58:54.44195
• Title: Neural Diffusion Processes for Physically Interpretable Survival Prediction
• Title（参考訳）: 物理的に解釈可能な生存予測のための神経拡散過程
• Authors: Alessio Cristofoletto, Cesare Rollo, Giovanni Birolo, Piero Fariselli,
• Abstract要約: プロセス理論から,ディープニューラルネットワークとFHT分布を結合した生存分析フレームワークであるDeepFHTを紹介する。 ニューラルネットワークは、選択されたFHTプロセス内で、入力変数を初期状態、ドリフト、拡散を含む物理的に意味のあるパラメータにマッピングする。 これにより、クローズドフォームの生存とハザード関数が得られ、比例的ハザードを仮定することなく、時間的に変化するリスクを捕捉する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce DeepFHT, a survival-analysis framework that couples deep neural networks with first hitting time (FHT) distributions from stochastic process theory. Time to event is represented as the first passage of a latent diffusion process to an absorbing boundary. A neural network maps input variables to physically meaningful parameters including initial condition, drift, and diffusion, within a chosen FHT process such as Brownian motion, both with drift and driftless. This yields closed- form survival and hazard functions and captures time-varying risk without assuming proportional- hazards. We compare DeepFHT with Cox regression using synthetic and real-world datasets. The method achieves predictive accuracy on par with the state-of-the-art approach, while maintaining a physics- based interpretable parameterization that elucidates the relation between input features and risk. This combination of stochastic process theory and deep learning provides a principled avenue for modeling survival phenomena in complex systems
• Abstract（参考訳）: 確率的プロセス理論から,ディープニューラルネットワークとFHT分布を結合した生存分析フレームワークであるDeepFHTを紹介する。 イベントへの時間は、吸収境界への潜伏拡散過程の第1の通路として表される。 ニューラルネットワークは、入力変数を初期状態、ドリフト、拡散を含む物理的に意味のあるパラメータに、ドリフトとドリフトレスの両方でブラウン運動のような選択されたFHTプロセス内にマッピングする。 これにより、クローズドフォームの生存とハザード関数が得られ、比例的ハザードを仮定することなく、時間的に変化するリスクを捕捉する。 合成および実世界のデータセットを用いてDeepFHTとCox回帰を比較した。 本手法は,入力特徴とリスクの関係を解明する物理に基づく解釈可能なパラメータ化を維持しながら,最先端手法と同等の予測精度を実現する。 この確率過程理論とディープラーニングの組み合わせは、複雑なシステムにおける生存現象をモデル化するための原則化された道を提供する

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