1972年出现了经典的COX模型，促进了如何使用生物医学中的事实分析来量化患者预后的突破。该模型最有用的特征之一是分析中变量的解释性。但是，这是以引入有关回归模型功能形式的强有力的假设的代价。为了打破这一差距，本文旨在利用新的套索神经网络在间隔进行审查的设置中利用经典COX模型的解释性优势，该网络同时选择最相关的变量，同时量化预测因子和生存时间之间的非线性关系。在广泛的模拟研究中，新方法的增益在经验上进行了说明，其中涉及线性和非线性地面依赖性的示例。我们还证明了我们在NHANES 2003-2006波的生理，临床和加速度计分析中的策略表现，以预测体育活动对患者存活的影响。我们的方法的表现优于使用传统Cox模型的文献中的先前结果。

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.

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。

In many applications, heterogeneous treatment effects on a censored response variable are of primary interest, and it is natural to evaluate the effects at different quantiles (e.g., median). The large number of potential effect modifiers, the unknown structure of the treatment effects, and the presence of right censoring pose significant challenges. In this paper, we develop a hybrid forest approach called Hybrid Censored Quantile Regression Forest (HCQRF) to assess the heterogeneous effects varying with high-dimensional variables. The hybrid estimation approach takes advantage of the random forests and the censored quantile regression. We propose a doubly-weighted estimation procedure that consists of a redistribution-of-mass weight to handle censoring and an adaptive nearest neighbor weight derived from the forest to handle high-dimensional effect functions. We propose a variable importance decomposition to measure the impact of a variable on the treatment effect function. Extensive simulation studies demonstrate the efficacy and stability of HCQRF. The result of the simulation study also convinces us of the effectiveness of the variable importance decomposition. We apply HCQRF to a clinical trial of colorectal cancer. We achieve insightful estimations of the treatment effect and meaningful variable importance results. The result of the variable importance also confirms the necessity of the decomposition.

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。

基于森林的方法最近在非参数治疗效应估计中获得了普及。在这一工作方面，我们引入了因果生存森林，可用于在可能右估计结果的生存和观察环境中估计异质治疗效果。我们的方法依赖于正交估计方程来在不满意的情况下对审查和选择效果进行鲁棒性调整。在我们的实验中，我们发现相对于许多基线的表现良好的方法。

从操作的角度来看，对调查响应率的准确预测至关重要。美国人口普查局的著名漫游应用程序使用了在美国人口普查计划数据库数据中培训的原则统计模型来识别难以调查的领域。较早的众包竞赛表明，一组回归树木在预测调查率方面取得了最佳性能。但是，由于有限的解释性，无法针对预期应用程序采用相应的模型。在本文中，我们提出了新的可解释的统计方法，以高精度地预测调查中的响应率。我们研究通过$ \ ell_0 $ regularization以及提供层次结构化的变体的稀疏非参数添加剂模型，可提供增强的解释性。尽管有强大的方法论基础，这种模型在计算上可能具有挑战性 - 我们提出了学习这些模型的新可扩展算法。我们还为所提出的估计量建立了新的非反应误差界。基于美国人口普查计划数据库的实验表明，我们的方法导致高质量的预测模型，可为不同人群的不同部分可行。有趣的是，我们的方法在基于梯度增强和前馈神经网络的最先进的黑盒机器学习方法中提供了可解释性的显着提高，而不会失去预测性能。我们在Python中实现的代码实现可在https://github.com/shibalibrahim/addived-models-with-sonstructred-interactions上获得。

神经网络中的大多数工作都集中在给定一组协变量的情况下估计连续响应变量的条件平均值。在本文中，我们考虑使用神经网络估算有条件的分布函数，以审查和未经审查的数据。该算法建立在与时间依赖性协变量有关COX回归的数据结构上。在不施加任何模型假设的情况下，我们考虑了基于条件危险函数是唯一未知的非参数参数的损失函数，可以应用不明显的优化方法。通过仿真研究，我们显示了所提出的方法具有理想的性能，而部分可能性方法和传统的神经网络具有$ l_2 $损失产量的偏向估计，当模型假设违反。我们进一步用几个现实世界数据集说明了提出的方法。提出的方法的实现可在https://github.com/bingqing0729/nncde上获得。

可变选择是统计和机器学习中的重要问题。Copula熵（CE）是用于测量统计独立性的数学概念，最近已应用于变量选择。在本文中，我们建议将基于CE的方法应用于可变选择来生存分析。这个想法是测量变量与事件与CE的时间之间的相关性，然后根据其CE值选择变量。进行了模拟数据和两个实际癌症数据的实验，以将所提出的方法与两种相关方法进行比较：随机生存森林和套索cox。实验结果表明，所提出的方法可以选择更容易解释的“右”变量，并带来更好的预测性能。

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。

神经网络（深度学习）是人工智能中的现代模型，并且在生存分析中已被利用。尽管以前的作品已经显示出一些改进，但培训出色的深度学习模型需要大量数据，这在实践中可能不存在。为了应对这一挑战，我们开发了一个基于Kullback-Leibler（KL）深度学习程序，以将外部生存预测模型与新收集的活动时间数据整合在一起。时间依赖性的KL歧视信息用于衡量外部数据和内部数据之间的差异。这是考虑使用先前信息来处理深度学习生存分析中的简短数据问题的第一项工作。仿真和实际数据结果表明，与以前的工作相比，所提出的模型可实现更好的性能和更高的鲁棒性。

Although understanding and characterizing causal effects have become essential in observational studies, it is challenging when the confounders are high-dimensional. In this article, we develop a general framework $\textit{CausalEGM}$ for estimating causal effects by encoding generative modeling, which can be applied in both binary and continuous treatment settings. Under the potential outcome framework with unconfoundedness, we establish a bidirectional transformation between the high-dimensional confounders space and a low-dimensional latent space where the density is known (e.g., multivariate normal distribution). Through this, CausalEGM simultaneously decouples the dependencies of confounders on both treatment and outcome and maps the confounders to the low-dimensional latent space. By conditioning on the low-dimensional latent features, CausalEGM can estimate the causal effect for each individual or the average causal effect within a population. Our theoretical analysis shows that the excess risk for CausalEGM can be bounded through empirical process theory. Under an assumption on encoder-decoder networks, the consistency of the estimate can be guaranteed. In a series of experiments, CausalEGM demonstrates superior performance over existing methods for both binary and continuous treatments. Specifically, we find CausalEGM to be substantially more powerful than competing methods in the presence of large sample sizes and high dimensional confounders. The software of CausalEGM is freely available at https://github.com/SUwonglab/CausalEGM.

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。

为了进一步开发异构治疗效果的统计推理问题，本文在Breiman（2001）随机林树（RFT）和Wager等人的情况下建立了使用古典的优秀统计属性来参数化非参数问题的（2018）因果树。oLs和基于协变量分数的局部线性间隔的划分，同时保留随机林树木，具有可构造的置信区间和渐近常数特性的优势[athey和Imbens（2016），efron（2014），赌第等（2014年）\ citep {wagert2014Asymptotic}，我们根据固定规则提出了一个决策树，根据固定规则与本地样本的多项式估计相结合，我们称之为临时局部线性因果树（QLPRT）和林（QLPRF）。

COX比例危害模型是用于预测给定临床或遗传协变量患者的预期寿命的生存分析的规范方法 - 它是其原始形式的线性模型。近年来，已经提出了几种将COX模型推广到神经网络的方法，但是这些方法在数字上都不是正确的，并且在计算上都没有。我们提出了FastCPH，这是一种以线性时间运行的新方法，并支持绑扎事件的标准Breslow和EFRON方法。我们还证明了FastCPH与Lassonet的性能，Lassonet是一种神经网络，可通过特征稀疏性（生存数据集）提供解释性。最终过程是有效的，选择有用的协变量，并优于现有的Coxph方法。

倾斜的随机生存森林（RSF）是一种用于右翼结果的合奏监督学习方法。斜RSF中的树是使用预测变量的线性组合生长的，以创建分支，而在标准RSF中，使用单个预测变量。倾斜的RSF集合通常比标准RSF合奏具有更高的预测准确性。但是，评估预测变量的所有可能的线性组合会诱导大量的计算开销，从而将应用限制为大规模数据集。此外，几乎没有开发用于解释斜RSF合奏的方法，与基于轴的对应物相比，它们仍然难以解释。我们介绍了一种提高斜力RSF计算效率的方法，以及一种用斜RSF估计单个预测变量重要性的方法。我们减少计算开销的策略是利用牛顿 - 拉夫森评分（Newton-Raphson）评分，这是一种经典的优化技术，我们适用于决策树的每个非叶子节点内的COX部分似然函数。我们通过在线性组合中否定了用于给定预测指标的每个系数，然后计算出降低的降低准确性，从而估计单个预测因子对斜RSF的重要性。通常，在基准测试实验中，我们发现，与现有的斜RSF相比，与现有软件相比，我们对斜RSF的实现速度约为450倍，而较高的Brier得分则要高450倍。我们在模拟研究中发现，“否定重要性”比置换重要性，莎普利添加性解释和先前引入的技术更可靠地区分相关和无关的预测因子，以基于方差分析来衡量斜RSF的可变重要性。当前研究中引入的方法可在AORSF R软件包中获得。

使用完整的患者病史预测临床事件的个人风险仍然是个性化医学的主要挑战。在用于计算个体动态预测的方法中，联合模型具有在辍学时使用所有可用信息的资产。但是，它们仅限于少量的纵向预测因子。我们的目标是提出一种创新的替代解决方案，以使用可能大量的纵向预测变量来预测事件概率。我们开发了Dynforest，这是处理内源性纵向预测因子的竞争风险的随机生存森林的扩展。在树的每个节点上，将时间依赖的预测变量转换为定期特征（使用混合模型），以用作将受试者分为两个亚组的候选者。单个事件的概率是由Aalen-Johansen估计器在每棵树中估算的，该叶子的叶子是根据其预测因子史对受试者进行分类的。最终的个人预测由特定于树特定的个人事件概率的平均值给出。我们进行了一项仿真研究，以证明在小维环境（与关节模型相比）和较大的维环境（与忽略内容丰富的辍学方法的回归校准方法相比）中的DynForest的性能。我们还将DynForest应用于（i）根据认知，功能，血管和神经脱位标记的重复度量预测老年人痴呆的个体概率，以及（ii）量化每种标记物对痴呆预测的重要性。在R软件包DynForest中实施，我们的方法论为预测纵向内生预测变量的事件的方法提供了解决方案。

在许多学科中，在大量解释变量中推断反应变量的直接因果父母的问题具有很高的实际意义。但是，建立的方法通常至少会随着解释变量的数量而呈指数级扩展，难以扩展到非线性关系，并且很难扩展到周期性数据。受{\ em Debiased}机器学习方法的启发，我们研究了一种单Vs.-the-Rest特征选择方法，以发现响应的直接因果父母。我们提出了一种用于纯观测数据的算法，同时还提供理论保证，包括可能在周期存在下的部分非线性关系的情况。由于它仅需要对每个变量进行一个估计，因此我们的方法甚至适用于大图。与既定方法相比，我们证明了显着改善。

我们提出了一种变分贝叶斯比例危险模型，用于预测和可变选择的关于高维存活数据。我们的方法基于平均场变分近似，克服了MCMC的高计算成本，而保留有用的特征，提供优异的点估计，并通过后夹层概念提供可变选择的自然机制。我们提出的方法的性能通过广泛的仿真进行评估，并与其他最先进的贝叶斯变量选择方法进行比较，展示了可比或更好的性能。最后，我们展示了如何在两个转录组数据集上使用所提出的方法进行审查的生存结果，其中我们识别具有预先存在的生物解释的基因。

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。