Moderna tillämpningar inom hälsodatavetenskap utnyttjar rikliga molekylära och elektroniska hälsodata, vilket ger möjligheter för maskininlärning att bygga statistiska modeller för att stödja klinisk praxis. Tid-till-händelse-analys, även kallad överlevnadsanalys, är ett av de mest representativa exemplen på sådana statistiska modeller. Vi presenterar ett deep-network-baserat tillvägagångssätt som utnyttjar kontradiktoriskt lärande för att ta itu med en viktig utmaning i modern tid-till-event-modellering: icke-parametrisk uppskattning av fördelningar av händelser-tid. Vi inför också en principiell kostnadsfunktion för att utnyttja information från censurerade händelser (händelser som inträffar efter observationsfönstret). Till skillnad från de flesta tid-till-event modeller, fokuserar vi på uppskattning av tid-till-event distributioner, snarare än tid beställning. Vi validerar vår modell på både riktmärken och verkliga dataset, vilket visar att den föreslagna formuleringen ger betydande resultatvinster jämfört med ett parametriskt alternativ, vilket vi också föreslår.
Vidare föreslår Ref ett tillvägagångssätt som utnyttjar kontradiktoriskt lärande för att göra tid-eventsmodellering på hälsoområdet.
Adversarial Time-to-Event Modeling
{'venue': 'Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, PMLR 80:735-744, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}