FLEXI-Haz：超越比例风险假设的半参数深度生存推断

研究人员提出了针对右截尾数据的半参数深度神经网络模型 FLEXI-Haz，在对数风险中将可解释的线性部分与时间和调整协变量的灵活函数相结合，允许非比例冗余效应并保留可解释的回归参数。在正则条件下，该模型实现了回归参数的根号 n 一致、渐近正态且半参数有效估计，并能为个体生存概率构建渐近有效的逐点置信区间。模拟与 Rotterdam 乳腺癌数据分析表明，在时变冗余效应下其偏差更低且覆盖率更优。