DeepSurv
DeepSurv is a deep neural network approach to survival analysis that learns personalized survival distributions directly from data. Introduced by Katzman et al. in 2018, it extends the Cox proportional hazards model using deep learning to capture complex, nonlinear relationships between covariates and survival outcomes. It solves the problem of modeling heterogeneous treatment effects and time-to-event predictions in high-dimensional settings.
Lähdetietue
Sitaatit kopioitu sanatarkasti metodin lähdetietueesta. Niistä ei päätellä väitteiden tasoista varmennusta.
- Faraggi, D., & Simon, R. (1995). A neural network model for survival data. Statistics in Medicine, 14(1), 73–82. · DOI 10.1002/sim.4780140108
- 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
- Lee, C., Zame, W., Yoon, J., & van der Schaar, M. (2018). Deephit: A deep learning approach for dynamic survival analysis. AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1). · URL
Kuratoituja väitteitä
Väitteet tallennettu todistusaineiston pääkirjaan, jokaisella oma arviointinsa.
Tämä näkymä ei keksi väitteen arviointia, jos pääkirjassa ei ole sitä.
Liittyvät metodit
Luotu metodigraafista ja näytetään koneen ehdottamina suhteina – väitteitä ei päätellä.