En korrekt modell av patientspecifika njurtransplantat överlevnad distributioner kan bidra till att förbättra delat beslutsfattande vid behandling och vård av patienter. I detta dokument föreslår vi en djupinlärningsmetod som direkt modellerar överlevnadsfunktionen i stället för att uppskatta riskfunktionen för att förutsäga överlevnadstider för transplantatpatienter baserat på principen om lärande med flera uppgifter. Genom att lära oss att gemensamt förutsäga tidpunkten för händelsen, och dess rang i cox partiella logsannolikhet ram, vår djupa lärande strategi överträffar, i termer av överlevnadstid förutsägelse kvalitet och konkordans index, andra vanliga metoder för överlevnadsanalys, inklusive Cox Proportional Hazards modell och ett nätverk utbildat på cox partiell log-likelihood.
I den andra forskningen REF introducerade författarna en ny strategi för djupinlärning som direkt kan förutsäga överlevnadstiderna för transplanterade patienter med hjälp av fundament för lärande med flera uppgifter.
Deep Learning for Patient-Specific Kidney Graft Survival Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}