Tidigare forskning har visat att neurala nätverk kan modellera överlevnadsdata i situationer där vissa patienters dödstider är okända, t.ex. Högercensurerad. Neurala nätverk har dock sällan visat sig överträffa sina linjära motsvarigheter, såsom Cox proportionella riskmodell. I denna uppsats kör vi simulerade experiment och använder verkliga överlevnadsdata för att bygga vidare på den risk-regression arkitektur som föreslås av Faraggi och Simon. Vi visar att vår modell, DeepSurv, inte bara fungerar lika bra som den linjära Cox proportionella riskmodellen, utan faktiskt överträffar den i prediktiv förmåga på överlevnadsdata med linjära och icke-linjära riskfunktioner. Vi visar sedan att neurala nätverket kan också fungera som ett recommender system genom att inkludera en kategorisk variabel som representerar en behandlingsgrupp. Detta kan användas för att ge personliga behandlingsrekommendationer baserat på en individs beräknade risk. Vi tillhandahåller en öppen källkodsmodul som implementerar dessa metoder för att främja forskning kring djupinlärning och överlevnadsanalys.
Nyligen, Katzman m.fl. utvecklat och använt en djup Cox proportionella faror neurala nätverk, även känd som, DeepSurv REF.
Deep Survival: A Deep Cox Proportional Hazards Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}