生存分析のためのニューラルネットワークの近似推論によるベイズ的アプローチ

本研究では、生存分析のためのベイズ的ニューラルネットワークのフレームワークを提案し、その予測性能と校正性能を評価しています。提案手法は、アレアトリック不確実性とエピステミック不確実性を組み合わせることで、生存曲線の予測や中央生存時間の確率密度関数を提供することができます。