deepAFT: A nonlinear accelerated failure time model with artificial neural network
Notice bibliographique
Résumé
The Cox regression model or accelerated failure time regression models are often used for describing the relationship between survival outcomes and potential explanatory variables. These models assume the studied covariates are connected to the survival time or its distribution or their transformations through a function of a linear regression form. In this article, we propose nonparametric, nonlinear algorithms (deepAFT methods) based on deep artificial neural networks to model survival outcome data in the broad distribution family of accelerated failure time models. The proposed methods predict survival outcomes directly and tackle the problem of censoring via an imputation algorithm as well as re-weighting and transformation techniques based on the inverse probabilities of censoring. Through extensive simulation studies, we confirm that the proposed deepAFT methods achieve accurate predictions. They outperform the existing regression models in prediction accuracy, while being flexible and robust in modeling covariate effects of various nonlinear forms. Their prediction performance is comparable to other established deep learning methods such as deepSurv and random survival forest methods. Even though the direct output is the expected survival time, the proposed AFT methods also provide predictions for distributional functions such as the cumulative hazard and survival functions without additional learning efforts. For situations where the popular Cox regression model may not be appropriate, the deepAFT methods provide useful and effective alternatives, as shown in simulations, and demonstrated in applications to a lymphoma clinical trial study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».