机器学习在医疗保健中的应用通常需要处理时间到事实的预测任务，包括不良事件的预测，重新住院或死亡。由于失去随访，此类结果通常受到审查。标准的机器学习方法不能直接地应用于具有审查结果的数据集。在本文中，我们提出了Auton-Survival，这是一个开源存储库，用于简化审查的活动时间或生存数据的工具。Auton Survival包括用于生存回归的工具，存在域移位，反事实估计，风险分层的表型，评估以及治疗效果的估计。通过采用大量SEER肿瘤学发病率数据的现实世界案例研究，我们证明了Auton Survival迅速支持数据科学家在回答复杂健康和流行病学问题方面的能力。

现实世界中临床干预措施的治疗功效的估计涉及处理诸如死亡时间，重新住院或可能受到检查的复合事件之类的连续结果。在这种情况下，反事实推理需要将混杂的生理特征的影响与正在评估的干预措施的影响中影响基线存活率的影响。在本文中，我们提出了一种潜在变量方法来模拟异质治疗效果，该方法通过提出一个人可以属于具有不同响应特征的潜在簇之一。我们表明，这种潜在结构可以介导基本的生存率，并有助于确定干预的影响。我们证明了我们的方法根据个人对最初进行的多个大型随机临床试验的治疗反应来发现可行的表型的能力，该试验最初是为了评估适当的治疗方法以降低心血管风险。

由于存在抗抗，因此仅由于例如损失跟踪而仅部分已知的抗抗，因此仅存在抗抗，因此存在于回归建模的具有挑战性。这些问题经常在医疗应用中出现，使生存分析成为医疗保健的生物统计学和机器学习的关键努力，Cox回归模型是最常用的模型。我们描述了一种基于COX回归的学习混合物来模拟各个生存分布的生存分析回归模型的新方法。我们提出了对该模型的预期最大化算法的近似，该算法对混合组进行了艰难的分配，以进行优化效率。在每个组分配中，我们使用深神经网络的每个组内的危险比以及每个混合物组分非参数的基线危害。我们对多个现实世界数据集进行实验，并查看种族和性别患者的死亡率。我们强调了校准在医疗保健环境中的重要性，并证明我们的方法在鉴别性能和校准方面表明了古典和现代生存分析基线，在少数人口统计数据上具有大的收益。

从电子健康记录（EHR）数据中进行有效学习来预测临床结果，这通常是具有挑战性的，因为在不规则的时间段记录的特征和随访的损失以及竞争性事件（例如死亡或疾病进展）。为此，我们提出了一种生成的事实模型，即Survlatent Ode，该模型采用了基于基于微分方程的复发性神经网络（ODE-RNN）作为编码器，以有效地对不规则采样的输入数据进行潜在状态的动力学有效地参数化。然后，我们的模型利用所得的潜在嵌入来灵活地估计多个竞争事件的生存时间，而无需指定事件特定危害功能的形状。我们展示了我们在Mimic-III上的竞争性能，这是一种从重症监护病房收集的自由纵向数据集，预测医院死亡率以及DANA-FARBER癌症研究所（DFCI）的数据，以预测静脉血栓症（静脉血栓症（DFCI）（DFCI）（ VTE），是癌症患者的生命并发症，死亡作为竞争事件。幸存ODE优于分层VTE风险组的当前临床标准Khorana风险评分，同时提供临床上有意义且可解释的潜在表示。

有许多可用于选择优先考虑治疗的可用方法，包括基于治疗效果估计，风险评分和手工制作规则的遵循申请。我们将秩加权平均治疗效应（RATY）指标作为一种简单常见的指标系列，用于比较水平竞争范围的治疗优先级规则。对于如何获得优先级规则，率是不可知的，并且仅根据他们在识别受益于治疗中受益的单位的方式进行评估。我们定义了一系列速率估算器，并证明了一个中央限位定理，可以在各种随机和观测研究环境中实现渐近精确的推断。我们为使用自主置信区间的使用提供了理由，以及用于测试关于治疗效果中的异质性的假设的框架，与优先级规则相关。我们对速率的定义嵌套了许多现有度量，包括QINI系数，以及我们的分析直接产生了这些指标的推论方法。我们展示了我们从个性化医学和营销的示例中的方法。在医疗环境中，使用来自Sprint和Accor-BP随机对照试验的数据，我们发现没有明显的证据证明异质治疗效果。另一方面，在大量的营销审判中，我们在一些数字广告活动的治疗效果中发现了具有的强大证据，并证明了如何使用率如何比较优先考虑估计风险的目标规则与估计治疗效益优先考虑的目标规则。

生存分析是事实建模的艺术，在临床治疗决策中起着重要作用。最近，已经提出了由神经ODE建立的连续时间模型进行生存分析。然而，由于神经ODE求解器的计算复杂性很高，神经ODE的训练很慢。在这里，我们提出了一种有效的替代方案，用于柔性连续时间模型，称为生存混合物密度网络（生存MDN）。生存MDN适用于混合密度网络（MDN）的输出的可逆阳性功能。尽管MDN产生灵活的实价分布，但可逆正函数将模型映射到时间域，同时保留可拖动密度。使用四个数据集，我们表明生存MDN的性能优于或类似于一致性的连续和离散时间基准，集成的brier得分和集成的二项式对数可能性。同时，生存MDN的速度也比基于ODE的模型和离散模型中规避的分类问题快。

机器学习渗透到许多行业，这为公司带来了新的利益来源。然而，在人寿保险行业中，机器学习在实践中并未被广泛使用，因为在过去几年中，统计模型表明了它们的风险评估效率。因此，保险公司可能面临评估人工智能价值的困难。随着时间的流逝，专注于人寿保险行业的修改突出了将机器学习用于保险公司的利益以及通过释放数据价值带来的利益。本文回顾了传统的生存建模方法论，并通过机器学习技术扩展了它们。它指出了与常规机器学习模型的差异，并强调了特定实现在与机器学习模型家族中面对审查数据的重要性。在本文的补充中，已经开发了Python库。已经调整了不同的开源机器学习算法，以适应人寿保险数据的特殊性，即检查和截断。此类模型可以轻松地从该SCOR库中应用，以准确地模拟人寿保险风险。

因果关系的概念在人类认知中起着重要作用。在过去的几十年中，在许多领域（例如计算机科学，医学，经济学和教育）中，因果推论已经得到很好的发展。随着深度学习技术的发展，它越来越多地用于针对反事实数据的因果推断。通常，深层因果模型将协变量的特征映射到表示空间，然后设计各种客观优化函数，以根据不同的优化方法公正地估算反事实数据。本文重点介绍了深层因果模型的调查，其核心贡献如下：1）我们在多种疗法和连续剂量治疗下提供相关指标； 2）我们从时间开发和方法分类的角度综合了深层因果模型的全面概述； 3）我们协助有关相关数据集和源代码的详细且全面的分类和分析。

为目标疾病开发新药物是一项耗时且昂贵的任务，药物重新利用已成为药物开发领域的流行话题。随着许多健康索赔数据可用，已经对数据进行了许多研究。现实世界的数据嘈杂，稀疏，并且具有许多混杂因素。此外，许多研究表明，药物的作用在人群中是异质的。近年来已经出现了许多有关估计异构治疗效果（HTE）（HTE）的高级机器学习模型，并已应用于计量经济学和机器学习社区。这些研究将医学和药物开发视为主要应用领域，但是从HTE方法论到药物开发的转化研究有限。我们旨在将HTE方法介绍到医疗保健领域，并在通过基准实验进行医疗保健行政索赔数据进行基准实验时提供可行性考虑。另外，我们希望使用基准实验来展示如何将模型应用于医疗保健研究时如何解释和评估模型。通过将最近的HTE技术引入生物医学信息学社区的广泛读者，我们希望通过机器学习促进广泛采用因果推断。我们还希望提供HTE具有个性化药物有效性的可行性。

估算干预措施对患者结果的影响是个性化医学的关键方面之一。他们的推断经常受到训练数据仅包括给药治疗的结果，而不是用于替代治疗（所谓的反事实结果）。基于观察数据的这种情况，即〜对于连续和二进制结果变量，不适用干预的数据，建议了几种方法。然而，患者结果通常以时间对次的数据记录，如果在观察期内未发生事件，则包括右审查的事件时间。尽管他们的重要性巨大，时间令人难度的数据很少用于治疗优化。我们建议一种名为Bites的方法（用于存活数据的平衡个体治疗效果），其将特定的半导体Cox损耗与治疗平衡的深神经网络相结合;即，我们使用积分概率度量（IPM）正常化治疗和未治疗的患者之间的差异。我们在仿真研究中展示了这种方法优于现有技术。此外，我们在应用于乳腺癌患者队列的应用中证明可以基于六个常规参数进行激素治疗。我们成功验证了独立的队列中的这一发现。提供叮咬作为易于使用的Python实现。

在制定政策指南时，随机对照试验（RCT）代表了黄金标准。但是，RCT通常是狭窄的，并且缺乏更广泛的感兴趣人群的数据。这些人群中的因果效应通常是使用观察数据集估算的，这可能会遭受未观察到的混杂和选择偏见。考虑到一组观察估计（例如，来自多项研究），我们提出了一个试图拒绝偏见的观察性估计值的元偏值。我们使用验证效应，可以从RCT和观察数据中推断出的因果效应。在拒绝未通过此测试的估计器之后，我们对RCT中未观察到的亚组的外推性效应产生了保守的置信区间。假设至少一个观察估计量在验证和外推效果方面是渐近正常且一致的，我们为我们算法输出的间隔的覆盖率概率提供了保证。为了促进在跨数据集的因果效应运输的设置中，我们给出的条件下，即使使用灵活的机器学习方法用于估计滋扰参数，群体平均治疗效应的双重稳定估计值也是渐近的正常。我们说明了方法在半合成和现实世界数据集上的特性，并表明它与标准的荟萃分析技术相比。

Prognostication for lung cancer, a leading cause of mortality, remains a complex task, as it needs to quantify the associations of risk factors and health events spanning a patient's entire life. One challenge is that an individual's disease course involves non-terminal (e.g., disease progression) and terminal (e.g., death) events, which form semi-competing relationships. Our motivation comes from the Boston Lung Cancer Study, a large lung cancer survival cohort, which investigates how risk factors influence a patient's disease trajectory. Following developments in the prediction of time-to-event outcomes with neural networks, deep learning has become a focal area for the development of risk prediction methods in survival analysis. However, limited work has been done to predict multi-state or semi-competing risk outcomes, where a patient may experience adverse events such as disease progression prior to death. We propose a novel neural expectation-maximization algorithm to bridge the gap between classical statistical approaches and machine learning. Our algorithm enables estimation of the non-parametric baseline hazards of each state transition, risk functions of predictors, and the degree of dependence among different transitions, via a multi-task deep neural network with transition-specific sub-architectures. We apply our method to the Boston Lung Cancer Study and investigate the impact of clinical and genetic predictors on disease progression and mortality.

用于生存预测的深层神经网络在歧视方面超过了经典方法，这是患者根据事件的秩序。相反，诸如COX比例危害模型之类的经典方法显示出更好的校准，即对基础分布事件的正确时间预测。特别是在医学领域，预测单个患者的存活至关重要，歧视和校准都是重要的绩效指标。在这里，我们提出了离散的校准生存（DC），这是一个新型的深层神经网络，用于歧视和校准的生存预测，在三个医疗数据集的歧视中优于竞争生存模型，同时在所有离散时间模型中实现最佳校准。 DC的增强性能可以归因于两个新型功能，即可变的时间输出节点间距和新颖的损耗项，可优化未经审查和审查的患者数据的使用。我们认为，DCS是临床应用基于深度学习的生存预测和良好校准的重要一步。

在本文中，我们提出了一种使用神经网络的生存分析模型，以及可伸缩优化算法。直接应用最大似然估计（MLE）缩短数据的一个关键技术挑战是评估目标函数及其梯度相对于模型参数需要计算积分。为了解决这一挑战，我们认识到，可以将用于审查数据的MEE视为差分方程约束优化问题，这是一种新颖的视角。在此连接之后，我们通过普通微分方程模拟事件时间的分布，并利用有效的颂歌求解器并伴随敏感性分析来数值评估可能性和梯度。使用这种方法，我们能够1）提供广泛的连续时间存活分布，无需强大的结构假设，2）使用神经网络获得强大的特征表示，3）允许在大规模应用中使用模型估计模型随机梯度下降。通过仿真研究和现实世界数据示例，我们展示了所提出的方法与现有的最先进的深度学习生存分析模型相比的有效性。已在HTTPS://github.com/Jiaqima/soden公开提供拟议的SODEN方法。

大型观察数据越来越多地提供健康，经济和社会科学等学科，研究人员对因果问题而不是预测感兴趣。在本文中，从旨在调查参与学校膳食计划对健康指标的实证研究，研究了使用非参数回归的方法估算异质治疗效果的问题。首先，我们介绍了与观察或非完全随机数据进行因果推断相关的设置和相关的问题，以及如何在统计学习工具的帮助下解决这些问题。然后，我们审查并制定现有最先进的框架的统一分类，允许通过非参数回归模型来估算单个治疗效果。在介绍模型选择问题的简要概述后，我们说明了一些关于三种不同模拟研究的方法的性能。我们通过展示一些关于学校膳食计划数据的实证分析的一些方法的使用来结束。

观察生存数据的因果结构提供了关于协变量和事件时间之间关系的重要信息。我们从信息理论源编码参数中获得动机，并且如果采用合适的源编码器，则显示结合所指示的非循环图（DAG）的知识可以是有益的。作为在此上下文中的可能的源编码器中，我们推导出基于变分推理的条件变分性Autiachiater用于因果结构化生存预测，我们将其称为Dagsurv。我们说明了Dagsurv在低和高维合成数据集中的性能，以及诸如元数据集等现实数据集，如元数据集。我们证明，该方法优于其他生存分析基线，如Cox比例危害，Deepsurv和Deephit，这对数据实体之间的潜在因果关系感到遗憾。

估算随机实验的因果效应是临床研究的核心。降低这些分析中的统计不确定性是统计学家的重要目标。注册管理机构，事先审判和健康记录构成了对患者的历史数据汇编，其在可能是可利用至此的患者下的历史数据。但是，大多数历史借贷方法通过牺牲严格的I型错误率控制来达到方差的减少。在这里，我们建议使用利用线性协变调整的历史数据来提高试验分析的效率而不会产生偏见。具体而言，我们在历史数据上培训预后模型，然后使用线性回归估计治疗效果，同时调整试验受试者预测结果（其预后分数）。我们证明，在某些条件下，这种预后调整程序在大类估算仪中获得了最低差异。当不符合这些条件时，预后的协变量调整仍然比原始协变量调整更有效，并且效率的增益与上述预后模型的预测准确性的衡量标准成正比，与原始协变量的线性关系的预测准确性。我们展示了使用模拟的方法和阿尔茨海默病的临床试验的再分析，并观察平均平均误差的有意义减少和估计方差。最后，我们提供了一种简化的渐近方差公式，使得能够计算这些收益的功率计算。在使用预后模型的预后模型中，可以实现10％和30％的样品尺寸减少。

我们提出了一种通用公式，用于具有临床生存数据的设置中连续治疗建议问题，我们称之为深层生存剂量反应函数（DEEPSDRF）。也就是说，我们认为学习条件平均剂量反应（CADR）的问题仅来自历史数据，在历史数据中，观察到的因素（混杂因素）都会影响观察到的治疗和事件时间结果。DEEPSDRF的估计治疗效果使我们能够开发出针对选择偏差的校正的推荐算法。我们比较了基于随机搜索和强化学习的两种推荐方法，并在患者结局方面发现了相似的表现。我们在广泛的仿真研究和EICU研究所（ERI）数据库中测试了DeepSDRF和相应的推荐剂。据我们所知，这是首次使用因果模型来解决医疗环境中观察数据的连续治疗效果。

Real-time individual endpoint prediction has always been a challenging task but of great clinic utility for both patients and healthcare providers. With 6,879 chronic kidney disease stage 4 (CKD4) patients as a use case, we explored the feasibility and performance of gated recurrent units with decay that models Weibull probability density function (GRU-D-Weibull) as a semi-parametric longitudinal model for real-time individual endpoint prediction. GRU-D-Weibull has a maximum C-index of 0.77 at 4.3 years of follow-up, compared to 0.68 achieved by competing models. The L1-loss of GRU-D-Weibull is ~66% of XGB(AFT), ~60% of MTLR, and ~30% of AFT model at CKD4 index date. The average absolute L1-loss of GRU-D-Weibull is around one year, with a minimum of 40% Parkes serious error after index date. GRU-D-Weibull is not calibrated and significantly underestimates true survival probability. Feature importance tests indicate blood pressure becomes increasingly important during follow-up, while eGFR and blood albumin are less important. Most continuous features have non-linear/parabola impact on predicted survival time, and the results are generally consistent with existing knowledge. GRU-D-Weibull as a semi-parametric temporal model shows advantages in built-in parameterization of missing, native support for asynchronously arrived measurement, capability of output both probability and point estimates at arbitrary time point for arbitrary prediction horizon, improved discrimination and point estimate accuracy after incorporating newly arrived data. Further research on its performance with more comprehensive input features, in-process or post-process calibration are warranted to benefit CKD4 or alike terminally-ill patients.

因果推断能够估计治疗效果（即，治疗结果的因果效果），使各个领域的决策受益。本研究中的一个基本挑战是观察数据的治疗偏见。为了提高对因果推断的观察研究的有效性，基于代表的方法作为最先进的方法表明了治疗效果估计的卓越性能。基于大多数基于表示的方法假设所有观察到的协变量都是预处理的（即，不受治疗影响的影响），并学习这些观察到的协变量的平衡表示，以估算治疗效果。不幸的是，这种假设往往在实践中往往是太严格的要求，因为一些协调因子是通过对治疗的干预进行改变（即，后治疗）来改变。相比之下，从不变的协变量中学到的平衡表示因此偏置治疗效果估计。