Nya metoder för tids-till-event-förutsägelse föreslås genom att utvidga Cox proportionella riskmodell med neurala nätverk. Med utgångspunkt i metoder från studier av fallkontroll föreslår vi en förlustfunktion som skalar sig väl till stora datamängder och möjliggör montering av både proportionella och icke-proportionella förlängningar av Cox-modellen. Genom simuleringsstudier verifieras den föreslagna förlustfunktionen vara en bra approximation för Cox partiella log-likelihood. Den föreslagna metoden jämförs med befintliga metoder för verkliga datamängder och anses vara mycket konkurrenskraftiga, vilket vanligtvis ger de bästa resultaten när det gäller Brier score och binomial log-likelihood. Ett pythonpaket för de föreslagna metoderna finns på https://github.com/havakv/pycox.
REF mildrade denna begränsning genom att föreslå en icke-proportionell utvidgning av Cox-metoden.
Time-to-Event Prediction with Neural Networks and Cox Regression
{'venue': 'Journal of Machine Learning Research, 20(129):1-30, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}