Deep Learning for Survival Analysis: A Comparative Study
Survival analysis is a crucial research area in statistics, with current methodologies primarily centered around the Cox model and its variations. These approaches impose strong assumptions on the model’s form and structure, which can be advantageous when data availability is limited. However, in the era of big data, such constraints become a limitation. Deep neural networks, as the most powerful machine learning models, do not impose strict structural assumptions but instead allow the data to determine the model’s form through learning.
In this study, we conduct an in-depth analysis of the application of existing deep neural network models in survival analysis. We comprehensively compare various models in terms of input representation, network architecture, and loss functions. Through extensive experiments and data applications, we demonstrate the applicability of different deep learning survival models under various scenarios, highlighting their advantages and limitations.
In this study, we conduct an in-depth analysis of the application of existing deep neural network models in survival analysis. We comprehensively compare various models in terms of input representation, network architecture, and loss functions. Through extensive experiments and data applications, we demonstrate the applicability of different deep learning survival models under various scenarios, highlighting their advantages and limitations.
Apprentissage profond pour l'analyse de survie : Une étude comparative
L'analyse de survie est un domaine de recherche crucial en statistique, avec des méthodologies actuelles principalement axées sur le modèle de Cox et ses variations. Ces approches imposent des hypothèses fortes sur la forme et la structure du modèle, ce qui peut être avantageux lorsque peu de données sont disponibles. Toutefois, à l'ère du big data, ces contraintes deviennent une limitation. Les réseaux de neurones profonds, qui sont les modèles d'apprentissage automatique les plus puissants, n'imposent pas d'hypothèses structurelles strictes, mais permettent aux données de déterminer la forme du modèle par le biais de l'apprentissage.
Dans cette étude, nous effectuons une analyse approfondie de l'application des modèles de réseaux de neurones profonds existants à l'analyse de survie. Nous effectuons une comparaison exhaustive de divers modèles en termes de représentation des données d'entrée, architecture de réseau et fonctions de perte. Via des expériences approfondies et des applications de données, nous démontrons l'applicabilité de différents modèles de survie par apprentissage profond dans divers scénarios, en soulignant leurs avantages et leurs limites.
Dans cette étude, nous effectuons une analyse approfondie de l'application des modèles de réseaux de neurones profonds existants à l'analyse de survie. Nous effectuons une comparaison exhaustive de divers modèles en termes de représentation des données d'entrée, architecture de réseau et fonctions de perte. Via des expériences approfondies et des applications de données, nous démontrons l'applicabilité de différents modèles de survie par apprentissage profond dans divers scénarios, en soulignant leurs avantages et leurs limites.
Date and Time
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Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais