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.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.