Survival analysisDeep Learning
DeepHit
DeepHit은 경쟁 위험(competing risks)을 갖는 생존 분석을 위한 심층 신경망 프레임워크이다. 2018년 Lee 등이 소개한 이 방법은 질병별 사망률 대 기타 원인으로 인한 사망과 같이 여러 상호 배타적인 사건이 발생할 수 있는 설정을 처리하기 위해 DeepSurv를 확장한 것이다. DeepHit은 피험자가 서로 다른 유형의 최종 사건을 경험할 수 있는 경우, 즉 의료 및 신뢰성 응용 분야에서 흔히 발생하는 시나리오에서 개인화된 위험 예측의 문제를 해결한다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning for Competing Risks. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/survival/deephit
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