survival analysis

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RESEARCHarXiv CS.LG·7/5/2026

Investigating Trustworthiness of Nonparametric Deep Survival Models for Alzheimer's Disease Progression Analysis

Esta investigación explora la fiabilidad y la equidad de los modelos de supervivencia profunda no paramétricos para analizar la progresión de la Enfermedad de Alzheimer (EA). Aborda la falta de estudios que consideren el sesgo aprendido en los modelos de aprendizaje profundo existentes para la EA y propone nuevas métricas de equidad para garantizar predicciones confiables.

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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 6d

Graph Mamba Survival Analysis Based on Topology-Aware ordering

Este artículo aborda desafíos en el análisis de supervivencia de Imágenes de Diapositivas Completas (WSIs), específicamente el cuello de botella computacional de los Transformers y la sensibilidad de Mamba al orden de entrada y su arquitectura unidireccional. Propone un nuevo enfoque para superar las limitaciones de Mamba en la captura de conectividad topológica y estructuras espaciales bidireccionales.

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RESEARCHDEV.to AI·hace 23d

Deep Neural Networks for Survival Analysis Based on a Multi-Task Framework

Esta investigación explora la aplicación de redes neuronales profundas en el análisis de supervivencia, empleando un marco multi-tarea. El enfoque tiene como objetivo mejorar la predicción y el modelado de datos de tiempo hasta el evento mediante el aprovechamiento de arquitecturas complejas de redes neuronales.

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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 20d

Accurate Evaluation of Quickest Changepoint Detectors via Non-parametric Survival Analysis

Este artículo propone estimadores no paramétricos, KM-ARL y KM-ADD, para la longitud de ejecución promedio y el retraso de detección promedio en la detección rápida de puntos de cambio. Son útiles para secuencias de longitud finita e irregular, mejorando la robustez e interpretabilidad en datos del mundo real.

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