分布生存予測のための非交差深層分位数回帰

生存時間分析における共変量の効果をより詳細に捉えるため、非交差型の深層分位点回帰フレームワークを提案。既存手法の柔軟性や一貫性の問題を解決し、右側打ち切りデータに対する信頼性の高い分布予測を可能にする。

• 生存時間分析において、共変量の効果が時間によって変化する現象を捉えるための、非交差型深層分位数回帰（CNQ）フレームワークを提案。
• 右側打ち切りデータに対応し、複数の条件付き生存分位数を同時に推定しながら、分位数曲線が交差しないことを保証。
• Kolmogorov-ArnoldネットワークやTransformerをバックボーンとして利用し、柔軟なモデル構築を可能に。
• シミュレーションおよび実データ（乳がん、一般死亡率）において、従来のモデルよりも優れた予測精度と、解釈可能な共変量効果の推定を示した。