DeepHit
DeepHit adalah kerangka kerja jaringan saraf tiruan mendalam untuk analisis kelangsungan hidup dengan risiko bersaing. Diperkenalkan oleh Lee et al. pada tahun 2018, kerangka ini memperluas DeepSurv untuk menangani situasi di mana beberapa peristiwa yang saling eksklusif dapat terjadi, seperti kematian spesifik penyakit versus kematian karena penyebab lain. DeepHit memecahkan tantangan prediksi risiko yang dipersonalisasi ketika subjek dapat mengalami berbagai jenis peristiwa terminal, sebuah skenario umum dalam aplikasi medis dan keandalan.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning for Competing Risks. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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 →Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →