DeepHit
DeepHit és un marc de xarxes neuronals profundes per a l'anàlisi de supervivència amb riscos competitius. Introduït per Lee et al. el 2018, estén DeepSurv per gestionar configuracions on poden ocórrer múltiples esdeveniments mútuament excloents, com ara la mortalitat específica per malaltia versus la mort per altres causes. DeepHit resol el repte de la predicció personalitzada del risc quan els subjectes poden experimentar diferents tipus d'esdeveniments terminals, un escenari comú en aplicacions mèdiques i de fiabilitat.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Lee, C., Zame, W., Yoon, J., & van der Schaar, M. (2018). DeepHit: A deep learning approach for dynamic survival analysis with competing risks. AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1), 2314–2321. link ↗
- Fine, J. P., & Gray, R. J. (1999). A proportional hazards model for the subdistribution of a competing risk. Journal of the American Statistical Association, 94(446), 496–509. DOI: 10.1080/01621459.1999.10474144 ↗
- Katzman, J. L., et al. (2018). DeepSurv: Personalized treatment recommender system using a Cox proportional hazards deep neural network. Journal of Machine Learning Research, 40, 40–51. DOI: 10.1186/s12874-018-0482-1 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning for Competing Risks. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/survival/deephit
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
Compare side by side →Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →