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Cox proportional hazards model
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KANs 推动生存分析，提出新型深度学习模型
研究人员开发了 KAPLAN-HR，一种基于 Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 的新型深度学习模型，用于生存分析。该模型可以估计协变量和时间的联合函数作为条件风险率，克服了传统方法需要手动指定复杂效应的局限性。在六个临床数据集上的评估表明，KAPLAN-HR 的性能与现有的统计和深度学习生存分析技术相当或更优。
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AI推荐器通过可解释的洞察改进预测研究设计
研究人员开发了一个探索性AI推荐器，以辅助高维预测研究的设计，特别是在医疗保健领域。该框架使用灵活的AI来识别复杂的数据模式，并利用可解释的AI技术生成关于特征排除、非线性项和特征交互的建议。当应用于预测患者跌倒时，该系统建议排除23个特征并包含221个交互作用，从而将C指数从0.805提高到0.815。