用于早期事件预测的动态生存分析
机器学习
2024-03-20 v1
摘要
本研究通过动态生存分析（DSA）推进了医疗保健中的早期事件预测（EEP），提供了一种新方法，将风险定位整合到报警策略中以增强临床事件指标。通过调整并对照传统 EEP 基准评估 DSA 模型，我们的研究表明它们能够在时间步级别上与 EEP 模型相媲美，并通过一种新的报警优先级排序方案显著提升了事件级别的指标（AuPRC 差异高达 11%）。该方法在预测性医疗保健领域迈出了重要一步，为早期事件的预测和管理提供了一个更细致且更具可操作性的框架。
引用
@article{arxiv.2403.12818,
title = {Dynamic Survival Analysis for Early Event Prediction},
author = {Hugo Yèche and Manuel Burger and Dinara Veshchezerova and Gunnar Rätsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.12818},
year = {2024}
}