DeepHit
DeepHit is a deep neural network framework for survival analysis with competing risks. Introduced by Lee et al. in 2018, it extends DeepSurv to handle settings where multiple, mutually exclusive events can occur, such as disease-specific mortality versus death from other causes. DeepHit solves the challenge of personalized risk prediction when subjects can experience different types of terminal events, a common scenario in medical and reliability applications.
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
- 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. · URL
- 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
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.