Survival analysisDeep Learning
DeepSurv
DeepSurv הוא גישה של רשת נוירונים עמוקה לניתוח הישרדות הלומדת התפלגויות הישרדות מותאמות אישית ישירות מנתונים. הוצג על ידי כץמן ועמיתיו בשנת 2018, הוא מרחיב את מודל הסיכונים הפרופורציונליים של קוקס תוך שימוש בלמידה עמוקה כדי ללכוד קשרים מורכבים ולא-ליניאריים בין משתנים מסבירים ותוצאות הישרדות. הוא פותר את בעיית מידול השפעות טיפול הטרוגניות ותחזיות זמן-עד-אירוע במצבים מרובי-ממדים.
קראו את השיטה במלואה
לחברים בלבד
התחברותהתחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
מקורות
- 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). link ↗
איך לצטט עמוד זה
ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning for Survival Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/he/survival/deepsurv
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.
- מודל תוחלת החיים המואצת (AFT)הישרדות↔ compare
- רגרסיית סיכונים יחסיים של קוקסהישרדות↔ compare
- רגרסיית הישרדות פרמטרית של וייבולהישרדות↔ compare