SurvSurf: a partially monotonic neural network for first-hitting time prediction of intermittently observed discrete and continuous sequential events
Created by
Haebom
저자
Yichen Kelly Chen, Soren Dittmer, Kinga Bernatowicz, Josep Arus-Pous, Kamen Bliznashki, John Aston, James H. F. Rudd, Carola-Bibiane Schonlieb, James Jones, Michael Roberts
개요
본 논문에서는 순차적 사건들의 최초 도달 시간에 대한 직접적이고 동시적인 확률적 예측을 위해 특별히 설계된 신경망 기반 생존 모델인 SurvSurf를 제안합니다. 기존 모델과 달리, SurvSurf는 예측변수의 비선형적 영향을 허용하면서도 순차적 사건들의 누적 발생 함수 간의 단조 관계를 위반하지 않는다는 것이 이론적으로 보장됩니다. 또한 모델 적합 과정에서 관찰되지 않은 중간 사건에 대한 암묵적인 진실을 통합하고, 이산 및 연속 시간 및 사건 모두를 지원합니다. 누락된 중간 사건에 대한 암묵적인 진실을 고려하여 실제 및 예측 확률 간의 평균 제곱 오차(MSE)와 강력한 상관관계를 보이는 통합 브라이어 점수(IBS)의 변형을 확인했습니다. MSE, 더욱 강력한 IBS, 그리고 단조성 위반 정도를 측정하여 두 개의 시뮬레이션 데이터 세트와 두 개의 실제 데이터 세트에서 최신 및 기존의 예측 생존 모델과 비교하여 SurvSurf의 우수성을 입증했습니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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순차적 사건의 최초 도달 시간에 대한 정확하고 단조적인 확률 예측을 제공하는 새로운 신경망 기반 생존 모델 SurvSurf 제시.
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관찰되지 않은 중간 사건에 대한 정보를 효과적으로 활용.
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이산 및 연속 시간 및 사건 모두 지원.
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기존 모델보다 우수한 예측 성능(MSE, IBS 기준)과 단조성 준수 성능을 보임.
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누락된 중간 사건을 고려한 강력한 IBS 변형 제시.
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한계점:
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본 논문에서 제시된 시뮬레이션 및 실제 데이터셋의 일반화 가능성에 대한 추가적인 검증 필요.
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모델의 복잡성으로 인한 해석의 어려움 가능성.
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특정 유형의 데이터에 대한 최적화 가능성으로 인한 다른 유형의 데이터에 대한 일반화 성능 저하 가능성.
