DeepHit
DeepHit เป็นกรอบงานโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกสำหรับการวิเคราะห์การรอดชีพที่มีความเสี่ยงแข่งขันกัน โดย Lee et al. ได้นำเสนอในปี 2018 ซึ่งเป็นการขยายแนวคิดของ DeepSurv เพื่อจัดการกับสถานการณ์ที่อาจเกิดเหตุการณ์หลายอย่างที่ขัดแย้งกันเองได้ เช่น การเสียชีวิตจากโรคจำเพาะเทียบกับการเสียชีวิตจากสาเหตุอื่น DeepHit แก้ปัญหาการคาดการณ์ความเสี่ยงเฉพาะบุคคลเมื่อผู้เข้าร่วมการศึกษาอาจประสบเหตุการณ์สุดท้ายที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นสถานการณ์ทั่วไปในการแพทย์และการประยุกต์ใช้ด้านความน่าเชื่อถือ
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Deep Learning for Competing Risks. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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 →