Генерация интерпретируемых траекторий и данных для анализа выживаемости

Предлагается новая модель для генерации траекторий выживаемости и данных, основанная на применении вариационного автокодера определенной структуры. Модель решает три задачи. Во-первых, она генерирует предсказания в форме ожидаемого времени до события и функции выживаемости для нового сгенерированного вектора признаков на основе оценки Берана. Во-вторых, модель генерирует дополнительные данные на основе заданного обучающего набора, которые дополняют исходный набор. В-третьих, что наиболее важно, модель генерирует зависящую от времени траекторию объекта, которая характеризует, как признаки объекта могут быть изменены для достижения заданного времени до события, отличного от исходного времени. Траекторию можно рассматривать как разновидность контрфактического объяснения. Предложенная модель является робастной при обучении и использовании благодаря схеме взвешивания, включенной в вариационный автокодер. Модель также определяет индикаторы цензурированности новых сгенерированных данных путем решения задачи классификации. В статье демонстрируются эффективность и свойства предложенной модели с использованием численных экспериментов на синтетических и реальных наборах данных. Код алгоритма, реализующего предложенную модель, находится в открытом доступе.