AI用語集
人工知能の完全辞典
深層生存分析
深層ニューラルネットワークを生存データのモデリングに適用し、共変量とイベントリスクの間の複雑な非線形関係を捉えることができます。
時間的打ち切り (Time Censoring)
研究終了時までに特定の単位で関心事象が観測されない現象で、不完全なデータが作成され、特定の分析方法が必要です。
ハザード関数 (Hazard Function)
時間tまでの生存を条件として、時間tにおけるイベントの発生率を記述する関数で、ディープラーニングアプローチでは異なる方法でモデリングされます。
DeepHit
ハザード関数の形状に関するパラメトリック仮定なしに、直接離散生存分布をモデリングする深層ニューラルネットワークアーキテクチャ。
右側打ち切り (Right Censoring)
生存時間が特定の観測値より大きいことはわかっているが、正確な値が不明である、生存分析で最も一般的なタイプの打ち切り。
生存ロス (Survival Loss)
観測されたイベント時間と打ち切りデータの両方を考慮して最適化する、生存分析モデルのために特別に設計された損失関数。
深層Coxネットワーク (Deep Cox Network)
リスク比例仮説を維持しながら、共変量の非線形表現を学習するためにニューラルネットワークを使用するCox比例ハザードモデルの拡張。
ニューラルKaplan-Meier (Neural Kaplan-Meier)
ニューラルネットワークの柔軟性とKaplan-Meier推定量のノンパラメトリック特性を組み合わせて生存関数を推定するディープラーニングアプローチ。
情報的打ち切り（Informative Censoring）
打ち切りメカニズムがイベント発生リスクと関連している状況。非情報的打ち切りの仮定に違反しており、より高度な生存モデルが必要とされる。
Time-to-Event Prediction（イベント発生までの時間予測）
特定のイベントが発生するまでの時間を推定することを目的とした予測タスク。データの複雑性と打ち切りを処理するために、ディープラーニングモデルが使用される。
Survival Curve（生存曲線）
時間経過に伴う生存確率をグラフで表現したもの。ディープラーニングモデルが、訓練データと個別の予測に基づいて推定する。
Concordance Index (C-index)（一致度指数）
生存分析に特化した評価指標。モデルが、個体間のペアでイベント発生時間を正しく順序付けする能力を測定する。
Dynamic Deep Survival Models（動的ディープ生存モデル）
経時的または逐次的なデータを組み込み、時間の経過とともに生存予測を継続的に更新するディープラーニングモデル。
Competing Risks（競合リスク）
複数の相互に排他的なイベントタイプが発生しうる状況。各原因に特化したリスクを推定するために、マルチタスクのディープラーニングモデルが必要とされる。
Recurrent Neural Networks for Survival（生存分析のための再帰型ニューラルネットワーク）
イベント発生前に共変量が時間とともに変化する、逐次的な生存データをモデル化するために、RNNやLSTMを使用すること。
Attention-based Survival Models（アテンションベースの生存モデル）
アテンションメカニズムを使用して、異なる時点での生存リスクに最も影響を与える共変量を特定する、ディープラーニングアーキテクチャ。
深層学習における脆弱性モデル
個人やグループ間の観察されない不均一性を捉えるために、ランダム効果（脆弱性）を組み込んだ深層学習生存モデルの拡張。
SurvivalGAN
打ち切り特性や時間分布を維持しながら、現実的な生存データを合成するために特別に設計された敵対的生成ネットワーク。
マルチタスク生存学習
一般化を改善し、共有された関係を捉えるために、生存モデルが複数の関連タスクで同時にトレーニングされるアプローチ。