结果依赖截断与删失下生存分析模型的高效学习
原文标题：Efficient Learning of Survival Analysis Models Under Outcome-Dependent Truncation and Censoring
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论文研究结果依赖截断下的生存分析，证明在基线风险已知时 Cox 回归可通过一阶优化高效学习（尽管非凸），而联合学习基线风险时负对数似然存在严格次优局部极小值。实验显示考虑截断可降低朴素 Cox 回归的预测偏差，并较期望最大化方法提速数个数量级。
- 问题
- 结果依赖截断下的生存分析缺乏优化景观刻画，现有方法依赖 EM 迭代。
- 方法
- 证明基线风险已知时 Cox 回归可用一阶优化高效学习，并构造联合学习基线风险时负对数似然存在严格次优局部极小值的反例。
- 结果
- 在四个生存数据集上降低朴素 Cox 回归的预测偏差，较 EM 提速数个数量级。
- 影响
- 为截断生存数据提供可落地的一阶训练方案，避免 EM 的慢速迭代，可直接替换现有流程。
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