論文の概要: Adaptive Experimentation for Censored Survival Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18459v1
• Date: Mon, 18 May 2026 14:21:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.712776
• Title: Adaptive Experimentation for Censored Survival Outcomes
• Title（参考訳）: 補償型生存成績に対する適応的実験
• Authors: Yuxin Wang, Dennis Frauen, Jonas Schweisthal, Maresa Schröder, Emil Javurek, Stefan Feuerriegel,
• Abstract要約: 適切な検閲の下で因果効果を推定するための適応実験のための新しい枠組みを開発する。 本稿ではアダプティブ・サバイバル・エスタ (ASE) を提案する。アダプティブ・サバイバル・エスタ (ASE) はアダプティブ・ポリシーを学習し, 平均生存効果曲線を逐次推定するフレームワークである。 フレームワークには3つの大きな利点がある: (i) ニュアンス推定のための任意の機械学習モデルに対応する; (ii) クローズドフォームの効率-最適割当ポリシーによってガイドされる; (iii) 強力な理論的保証を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.342399976905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptive experimentation enables efficient estimation of causal effects, but existing methods are not designed for survival data with censoring, where event times are only partially observed (e.g., overall survival in cancer trials but with dropout). In this paper, we develop a novel framework for adaptive experimentation to estimate causal effects under right censoring. For this, we derive the semiparametric efficiency bound for the average survival effect curve as a function of the treatment allocation policy and thereby obtain a closed-form efficiency-optimal allocation policy. The policy generalizes classical Neyman allocation to survival settings by prioritizing patient strata where both event and censoring dynamics induce high uncertainty. Building on this, we propose the Adaptive Survival Estimator (ASE), an adaptive framework that learns the allocation policy and estimates the average survival effect curve sequentially. Our framework has three main benefits: (i) it accommodates arbitrary machine learning models for nuisance estimation; (ii) it is guided by a closed-form efficiency-optimal allocation policy; and (iii) it admits strong theoretical guarantees, including asymptotic normality via a martingale central limit theorem. We demonstrate our framework across various numerical experiments to show consistent efficiency gains over uniform randomization and censoring-agnostic baselines.
• Abstract（参考訳）: 適応的な実験は因果効果の効率的な推定を可能にするが、既存の方法は検閲による生存データのために設計されていない。 本稿では,適切な検閲の下で因果効果を推定する適応実験のための新しいフレームワークを開発する。 そこで我々は, 平均生存効果曲線の半パラメトリック効率を処理割当ポリシの関数として導出し, クローズドフォームの効率-最適割当ポリシを得る。 このポリシーは、イベントと検閲のダイナミクスの両方が高い不確実性を引き起こす患者層を優先順位付けすることで、古典的なネイマン割り当てを生存設定に一般化する。 そこで我々はアダプティブ・サバイバル・エデュケータ(ASE)を提案し,アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・アダプティブ・ポリシーを学習し,平均生存効果曲線を逐次推定する。 私たちのフレームワークには3つの大きなメリットがあります。 (i)ニュアンス推定のための任意の機械学習モデルに対応する。 二 閉形式効率最適配分政策により導かれるもの、及び 第三に、マルティンゲール中心極限定理による漸近正規性を含む強い理論的保証が認められる。 我々は,一様ランダム化や検閲に依存しないベースラインよりも一貫した効率向上を示すために,様々な数値実験にまたがる枠組みを実証する。

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