機器學習模型在非比例風險生存資料中的應(yīng)用及案例實踐

摘要： 目的 總結(jié)并探索機器學習模型在不滿足等比例風險假設(shè)生存資料中的應(yīng)用，為大樣本、高維度的非比例風險（non-proportional hazards,NPH）生存資料分析方法提供參考。方法 首先概述了NPH的概念和相關(guān)檢驗方法；然后根據(jù)相關(guān)文獻重點總結(jié)歸納了基于機器學習模型的非比例風險生存分析方法的優(yōu)缺點；最后利用可公開獲取的真實世界臨床數(shù)據(jù)，對重癥監(jiān)護室內(nèi)腦卒中患者30天內(nèi)的死... （共9頁）