En el ámbito de la inteligencia artificial y la medicina, la analítica de supervivencia juega un papel crucial en la toma de decisiones clínicas. Permite a los profesionales estimar el tiempo hasta que ocurra un evento, estratificar perfiles de riesgo de los pacientes y planificar tratamientos de forma más precisa. Dentro de este contexto, el aprendizaje profundo ha revolucionado esta área al ofrecer capacidades predictivas sin precedentes.
Sin embargo, uno de los desafíos fundamentales que enfrenta el aprendizaje profundo, en este campo específico, es el equilibrio entre rendimiento e interpretabilidad. Mientras que las redes neuronales logran altos niveles de precisión, su naturaleza de "caja negra" limita su adopción en entornos clínicos. Por otro lado, los métodos basados en agrupación profunda que estratifican a los pacientes en grupos de riesgo interpretables, suelen sacrificar poder predictivo.
Es aquí donde entra en juego CONVERSE (CONtrastive Variational Ensemble for Risk Stratification and Estimation), un modelo de supervivencia profunda que busca cerrar esta brecha al unir codificadores variacionales con aprendizaje contrastivo para una estratificación de riesgos interpretable. CONVERSE combina incrustaciones variacionales con múltiples pérdidas contrastivas intra e intercluster. El aprendizaje progresivo incorpora gradualmente muestras fáciles a difíciles, mejorando la estabilidad del entrenamiento. El modelo admite cabezas de supervivencia específicas para cada cluster, lo que permite predicciones precisas de ensemble.
La evaluación exhaustiva en cuatro conjuntos de datos de referencia demuestra que CONVERSE logra un rendimiento competitivo o superior en comparación con otros métodos de supervivencia profunda existentes, al tiempo que mantiene una estratificación de pacientes significativa.
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