DeepSurv: personalized treatment recommender system using a Cox proportional hazards deep neural network
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联邦学习在医疗生存分析领域展现潜力 · 追踪2个来源
一篇新论文评估了联邦学习在医疗生存分析中的应用，特别是在跨多个机构的乳腺癌数据集上。该研究使用FedAvg、FedProx和FedAdam等联邦优化策略，比较了三种生存模型（Cox比例风险模型、DeepSurv和Random Survival Forest）。结果表明，联邦学习方法在保护患者隐私的同时，其性能可以媲美甚至超越集中式方法。Random Survival Forest模型在准确性和鲁棒性方面取得了最佳平衡，其性能受到客户端…
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表格基础模型适应于临床生存预测
研究人员开发了一种方法，将表格基础模型应用于临床生存分析，这是一项对预测死亡率等事件发生时间至关重要的任务。该方法包括在像TabPFN、TabDPT和TabICL这样的模型预训练表示之上训练一个生存感知的头部。在公共基准和大型ICU数据集上，经过适应的模型表现出具有竞争力或更优越的性能，优于现有基线。
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TabSurv 改进表格神经网络在生存分析中的应用
研究人员推出了一种新颖的方法 TabSurv，它将现代表格神经网络架构应用于生存分析任务。该方法使用了一种名为 SurvHL 的新直方图损失函数，该函数旨在有效处理删失数据。研究表明，TabSurv，特别是当作为具有 Weibull 参数化的深度集成实现时，在各种真实世界生存数据集上的表现优于现有的经典和深度学习基线。