DeepHit
DeepHit es un marco de redes neuronales profundas para el análisis de supervivencia con riesgos competitivos. Introducido por Lee et al. en 2018, extiende DeepSurv para manejar escenarios donde pueden ocurrir múltiples eventos mutuamente excluyentes, como mortalidad específica de la enfermedad frente a muerte por otras causas. DeepHit resuelve el desafío de la predicción de riesgo personalizada cuando los sujetos pueden experimentar diferentes tipos de eventos terminales, un escenario común en aplicaciones médicas y de confiabilidad.
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Fuentes
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning for Competing Risks. ScholarGate. https://scholargate.app/es/survival/deephit
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