DeepHit
DeepHit on syväoppimisverkkojen viitekehys kilpailevien riskien selviytymisanalyysiin. Lee et al. (2018) esittelivät sen laajentavan DeepSurv-mallia kattamaan tilanteita, joissa voi esiintyä useita toisensa poissulkevia tapahtumia, kuten taudista johtuva kuolleisuus verrattuna muihin kuolemansyihin. DeepHit ratkaisee henkilökohtaisen riskien ennustamisen haasteen, kun kohteena olevat yksilöt voivat kokea erilaisia päätepisteitä, mikä on yleistä lääketieteellisissä ja luotettavuussovelluksissa.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning for Competing Risks. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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 →Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →