Bakgrund: Läkare använder överlevnadsmodeller för att utforska och förstå förhållandet mellan patienternas kovariater (t.ex. kliniska och genetiska egenskaper) och effektiviteten hos olika behandlingsalternativ. Standardöverlevnadsmodeller som den linjära Cox proportionella riskmodellen kräver omfattande funktionsteknik eller tidigare medicinsk kunskap för att modellera behandlingsinteraktion på individuell nivå. Även om icke-linjära överlevnadsmetoder, såsom neurala nätverk och överlevnadsskogar, i sig kan modellera dessa högnivåinteraktionstermer, har de ännu inte visat sig vara effektiva behandling recommender system. Metoder: Vi introducerar DeepSurv, en Cox proportionella faror djupa neurala nätverk och state-of-the-art överlevnadsmetod för att modellera interaktioner mellan en patients kovariater och behandlingseffektivitet för att ge personliga behandlingsrekommendationer. Vi utför ett antal experiment utbildning DeepSurv på simulerade och verkliga överlevnadsdata. Vi visar att DeepSurv presterar lika bra som eller bättre än andra toppmoderna överlevnadsmodeller och bekräftar att DeepSurv framgångsrikt modellerar allt mer komplexa relationer mellan en patients kovariater och deras risk för misslyckande. Vi visar sedan hur DeepSurv modellerar relationen mellan en patients egenskaper och effektiviteten hos olika behandlingsalternativ för att visa hur DeepSurv kan användas för att ge individuella behandlingsrekommendationer. Slutligen utbildar vi DeepSurv på verkliga kliniska studier för att visa hur det personliga behandlingsrekommendationer skulle öka överlevnadstiden för en uppsättning patienter. Slutsatser: De prediktiva och modellerande kapacitet DeepSurv kommer att göra det möjligt för medicinska forskare att använda djupa neurala nätverk som ett verktyg i sin undersökning, förståelse och förutsägelse av effekterna av en patients egenskaper på deras risk för misslyckande.
DeepSurv REF använder en Cox proportionell riskmodell, som på liknande sätt gör en uppsättning oflexibla antaganden.
DeepSurv: personalized treatment recommender system using a Cox proportional hazards deep neural network
{'venue': 'BMC Medical Research Methodology', 'journal': 'BMC Medical Research Methodology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}