KAN-AFT：Kolmogorov-Arnoldネットワークと加速故障時間分析を統合した解釈可能な非線形生存モデル

このArXiv論文では、Kolmogorov-Arnoldネットワーク（KAN）と加速故障時間（AFT）分析を組み合わせた新しい生存時間分析モデルであるKAN-AFTを紹介しています。主な革新は、DeepAFTのような深層学習モデルの解釈可能性の限界に対処しながら、同等以上の性能を維持することにあります。KANを活用することで、モデルは複雑な非線形関係を表現し、生存時間に対する記号方程式を提供し、モデルの予測の理解を深めることができます。この論文では、AFT-KANの定式化、打ち切りデータの最適化戦略、および解釈可能性パイプラインが主要な貢献として強調されています。実証的な結果は、予測力とモデルの透明性のバランスを取りながら、生存時間分析における有望な進歩を示唆しています。この研究は、医学や金融など、解釈可能な生存時間モデルを必要とする分野に大きな影響を与える可能性があります。

• •新しい解釈可能な生存時間分析モデルであるKAN-AFTを紹介。
• •Kolmogorov-Arnoldネットワークと加速故障時間分析を組み合わせる。
• •生存時間分析における深層学習モデルの解釈可能性の限界に対処。