薛飞;张延庆;周文卓;傅浩达;Qu，Annie（安妮·屈） 基于多类别角度的学习，用于估计具有删失数据的最佳动态治疗方案。 （英语） 兹比尔1506.62468 美国统计协会。 117，编号539，1438-1451（2022）. 摘要：最佳动态治疗方案（DTR）由一系列决策规则组成，以实现长期效益最大化，适用于艾滋病毒感染或癌症等慢性病。在本文中，我们开发了一种新的基于角度的方法，用于在生存数据的多类别处理框架下搜索最佳DTR。该方法旨在最大化DTR后患者的条件生存功能。与大多数现有方法相比，该方法在二元处理框架下设计为最大化预期生存时间，解决了删失数据的多阶段多类别处理问题。具体来说，该方法通过将多个阶段的决策规则估计集成到单个多类别分类算法中，而不施加额外的约束，从而获得最优DTR，这也更具计算效率和鲁棒性。理论上，我们建立了Fisher相合性，并在正则性条件下给出了所提出估计的风险界。我们的数值研究表明，在最大化条件生存概率方面，该方法优于竞争方法。我们将所提出的方法应用于两个真实数据集：弗雷明汉心脏研究数据和获得性免疫缺陷综合征临床数据。 引用于2文件 MSC公司： 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 关键词：分类;逆概率加权;Kaplan-Meier估计量;结果加权学习;精密医学;生存函数 软件：格尔姆奈特;个性化;NCVX公司;AdaBoost-SAMME公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Xue}等人，《美国统计学会期刊》第117期，第539、1438——1451号（2022年；Zbl 1506.62468） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Allwein，E.L。；夏皮雷，R.E。；Singer，Y.，“将多类简化为二进制：边缘分类器的统一方法”，《机器学习研究杂志》，1113-141（2000）·Zbl 1013.68175号 [2] Armitage，P.，“临床试验的中期分析，医学统计，10925-937（1991）·doi:10.1002/sim.4780100613 [3] 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