Redes neuronales artificiales aplicadas al análisis de supervivencia con datos censurados

• Alfonso L. Palmer Pol ^[1] ; Juan J. Montaña Moreno ^[1]
  1. [1] Universitat de les Illes Balears

     Universitat de les Illes Balears

     Palma de Mallorca, España

     
• Localización: Metodología de las ciencias del comportamiento, ISSN 1575-9105, Vol. 5, Nº. Extra 1, 2004, págs. 459-464
• Idioma: español
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    El objetivo de este estudio es ilustrar la aplicación del modelo de redes neuronales jerárquicas a un conjunto de datos de supervivencia donde hay presencia de datos censurados y éstos se distribuyen a lo largo del periodo de seguimiento. También se desea ilustrar un procedimiento para la comparación entre el modelo de redes jerárquicas y el modelo de Cox, mediante la utilización de medidas de resolución y calibración. Los resultados muestran que el modelo de redes jerárquicas tiene un buen ajuste en la estimación de la función de supervivencia, superando en algunos aspectos el rendimiento del modelo de Cox. Este conjunto de resultados pone de manifiesto que las redes neuronales artificiales pueden ser útiles en el análisis de datos de supervivencia

  • English

    The purpose of this study was to i!lustrate the application of the hierarchical neural networks model to a sur, ·ival data where there are censored data and these are distributed along the follow-up. lt is also wanted to illustrate a procedure for the comparison between the hierarchical networks model and the Cox model, by means of the use of resolution and calibration measures. The results show that the hierarchical networks model has a good fit in the estimation of the survival function, overcoming in sorne aspects the performance of the Cox model. This group of results shows that the artificial neural networks can be useful in the analysis of survival data.