SurvDiff

SurvDiff: 新型扩散模型生成合成生存数据

研究人员开发了SurvDiff，这是一种新颖的扩散模型，专门用于在生存分析中生成合成数据。该模型解决了生存数据的独特挑战，这些数据通常包含由于患者失访等因素导致的不完整事件信息。SurvDiff旨在忠实地重现事件时间分布和删失机制，这对于临床研究至关重要。该模型通过生存定制的损失函数指导，联合生成混合类型协变量、事件时间和右删失，以优化下游生存任务。跨多个医学数据集的实验表明，SurvDiff在分布保真度和生存模型评估指标方面优于现有的生成方法。