Aprendizado Profundo para Análise de Sobrevivência

Sundar V em Em direção a Data Science Follow Jul 13 · 7 min ler

Recentemente tive a oportunidade de trabalhar na Análise de Sobrevivência. Como qualquer outro projeto, fiquei animado e comecei a explorar mais sobre a Análise de Sobrevivência. Como por wiki,

“A análise de sobrevivência é um ramo da estatística para analisar a duração esperada até que um ou mais eventos aconteçam, como morte em organismos biológicos e falha em sistemas mecânicos”.

Em suma, é um momento para a análise de eventos que se concentra no momento em que o evento de interesse ocorre. O evento pode ser morte, falha do sensor ou ocorrência de uma doença, etc. A análise de sobrevivência é um campo popular que tem uma ampla gama de casos de uso em Medicina, Epidemiologia, Engenharia, etc.

Você quer saber como um campo tão significativo é transformado pelo Deep Learning? Se sim, então você veio ao lugar certo.

Quando comecei a dar uma olhada em como a aprendizagem profunda está sendo usada na análise de sobrevivência, para minha surpresa, não encontrei nenhum artigo bom. Todos os materiais, tutoriais que eu encontrei usaram apenas métodos estatísticos. Mas quando eu cavo um pouco mais fundo, descobri que um estudo significativo para análise de sobrevivência envolvendo redes neurais foi inicialmente publicado no ano de 1995 por Faraggi e Simon [5].