一、引言

生存分析是統(tǒng)計學(xué)中一種重要的方法，用于分析個體在特定時間段內(nèi)生存的概率或生存率。它在醫(yī)學(xué)、流行病學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。通過生存分析，我們可以評估治療方法的效果、預(yù)測疾病進展的風(fēng)險以及評估特定因素對生存率的影響。

生存率的準(zhǔn)確預(yù)測對于醫(yī)學(xué)和研究領(lǐng)域至關(guān)重要。傳統(tǒng)的生存分析方法中，「Kaplan-Meier（KM）」 生存曲線已被廣泛使用來估計生存函數(shù)。然而，隨著機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，新的方法如 「mlr3verse」 也被引入生存分析領(lǐng)域。mlr3verse采用嵌入式方法，結(jié)合高維數(shù)據(jù)處理能力，提供了更加靈活和準(zhǔn)確的生存分析。

在本文中，我們將比較mlr3verse和KM生存曲線在生存率預(yù)測方面的性能差異。我們將考慮兩種方法的優(yōu)勢和局限性，并結(jié)合具體案例和實驗研究結(jié)果來評估它們的預(yù)測精度。這將有助于研究人員和醫(yī)學(xué)專業(yè)人員選擇適合其研究目的的生存分析方法。

二、生存分析概述

2.1 生存分析的基本概念和用途

• 「生存分析的基本概念包括以下幾個要素」：

1. 生存時間（Survival Time）：指個體從某個起始時間點到達特定事件（如死亡）之間的時間長度。
2. 生存狀態(tài)（Survival Status）：表示個體是否已經(jīng)經(jīng)歷了特定事件，通常用二元變量（生存或死亡）來表示。
3. 生存函數(shù)（Survival Function）：用于描述在給定時間點上個體仍然存活的概率。生存函數(shù)是一個遞減的曲線，隨著時間的推移，概率逐漸減少。
4. 生存率（Survival Rate）：表示在某個特定時間點上個體存活的概率。
5. 風(fēng)險因素（Risk Factors）：指影響個體生存概率的因素，如年齡、性別、疾病狀態(tài)等。

• 「生存分析原理」

生存函數(shù)通常用Kaplan-Meier方法來估計，其數(shù)學(xué)表達式如下： S(t) = S(t-1) * (1 - d(t)/n(t))其中：

1. S(t) 表示在時間點t上的生存函數(shù)值，即在t時刻存活的概率。
2. S(t-1) 表示在時間點t-1上的生存函數(shù)值。
3. d(t) 表示在時間點t上發(fā)生事件（比如死亡）的個體數(shù)量。
4. n(t) 表示在時間點t上處于觀測狀態(tài)（未發(fā)生事件或被失蹤）的個體數(shù)量。

根據(jù)公式，生存函數(shù)的計算是通過遞歸的方式進行的。初始時，S(0) = 1，表示所有個體在起始時間點都是存活的。隨著時間的推移和事件的發(fā)生，生存函數(shù)逐漸減少。

需要注意的是，當(dāng)某個時間點上沒有發(fā)生事件的個體時（d(t) = 0），則生存函數(shù)值不變，即S(t) = S(t-1)。而當(dāng)事件發(fā)生時（d(t) > 0），生存函數(shù)值會相應(yīng)地減少。

通過計算每個時間點上的生存函數(shù)值，可以得到整個生存函數(shù)曲線。這條曲線可以提供關(guān)于個體存活概率的估計和比較。當(dāng)然還有其它的方法，我們接下來介紹！

• 「生存分析的應(yīng)用非常廣泛，主要用于以下幾個方面」：

1. 醫(yī)學(xué)研究：生存分析可用于評估新藥或治療方法對患者生存率的影響，從而確定最佳治療方案。
2. 流行病學(xué)：生存分析可用于研究特定疾病的發(fā)病率和死亡率，并評估風(fēng)險因素的作用。
3. 生物學(xué)：生存分析可應(yīng)用于動物或植物的壽命研究，以了解其存活和壽命的模式。
4. 社會科學(xué)：生存分析可應(yīng)用于人口學(xué)研究，探索個體的生命歷程、結(jié)婚時間、就業(yè)時間等。

三、mlr3verse概述

3.1 mlr3verse簡介

mlr3verse是一個新的生存分析工具集，它基于R語言中的mlr3框架開發(fā)而成。mlr3verse為研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了一套功能強大的工具，用于處理、建模和評估生存數(shù)據(jù)。

1. 首先，mlr3verse提供了統(tǒng)一的框架，使用戶可以在同一個環(huán)境下進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇和模型評估等任務(wù)。這個框架整合了多個相關(guān)包，如mlr3、mlr3proba和mlr3learners，簡化了工作流程，提高了效率。
2. 其次，mlr3verse支持多種常用的生存分析模型，如Cox比例風(fēng)險模型和加速失效時間模型等。此外，它還允許用戶自定義模型，滿足個性化的需求。用戶可以根據(jù)實際研究需要選擇合適的模型，并進行靈活的建模。
3. 除此之外，mlr3verse還提供了自動超參數(shù)調(diào)優(yōu)功能，幫助用戶選擇最佳的模型參數(shù)組合。通過交叉驗證等技術(shù)，它能夠自動搜索最合適的超參數(shù)，提高建模的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
4. 另外，mlr3verse還集成了豐富的特征工程功能，包括特征選擇和特征變換等。用戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)特點進行特征工程，提取更具預(yù)測能力的特征，改善模型性能。
5. 最后，mlr3verse提供直觀易用的結(jié)果可視化功能，用戶可以繪制生存曲線、風(fēng)險曲線等圖形，對生存分析結(jié)果進行直觀理解和評估。

3.2 mlr3verse的優(yōu)勢和創(chuàng)新之處

1. 統(tǒng)一的框架：mlr3verse提供了一個統(tǒng)一的框架，將數(shù)據(jù)處理、建模和評估整合在一起。這樣，用戶可以在同一個環(huán)境中進行數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇和模型評估，避免了不同工具之間的兼容性問題。
2. 高度靈活的模型選擇：mlr3verse支持多種常用的生存分析模型，如Cox比例風(fēng)險模型、加速失效時間模型等，并且可以自定義模型。用戶可以根據(jù)具體的研究需求選擇合適的模型，進行靈活的建模。
3. 自動化的超參數(shù)調(diào)優(yōu)：mlr3verse提供了自動化的超參數(shù)調(diào)優(yōu)功能，可以幫助用戶選擇最佳的模型超參數(shù)組合。通過交叉驗證等技術(shù)，mlr3verse能夠自動搜索模型的最佳超參數(shù)，提高建模的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
4. 集成的特征工程：mlr3verse支持豐富的特征工程功能，包括特征選擇、特征變換等。用戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)特點進行特征工程，提取更具有預(yù)測能力的特征，改善模型性能。
5. 直觀的結(jié)果可視化：mlr3verse提供了直觀易用的結(jié)果可視化功能，可以幫助用戶理解和解釋生存分析的結(jié)果。用戶可以繪制生存曲線、風(fēng)險曲線等圖形，以及進行模型的性能評估和比較。

總而言之，mlr3verse作為一種新的生存分析工具，具有統(tǒng)一的框架、支持多種模型選擇、自動超參數(shù)調(diào)優(yōu)、豐富的特征工程和直觀的結(jié)果可視化等特點。它能夠幫助研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家更高效地進行生存分析任務(wù)，并得到準(zhǔn)確可靠的結(jié)果和解釋。

四、mlr3verse VS KM分析

4.1 KM曲線的優(yōu)勢和局限性

• 「KM曲線在生存分析中的常見應(yīng)用和優(yōu)點」：

1. 生存函數(shù)估計：KM曲線是生存分析中最常用的工具之一，能夠估計特定時間點上存活的概率。它可以根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的生存時間和觀測狀態(tài)，估計出不同時間點上的生存概率。
2. 生存時間比較：KM曲線可以用于比較不同組別或處理間的生存時間差異。通過繪制不同組別的KM曲線，并使用統(tǒng)計方法（如log-rank檢驗），可以評估不同因素對生存時間的影響，識別高風(fēng)險組和低風(fēng)險組。
3. 事件發(fā)生率：除了生存概率，KM曲線還提供了事件發(fā)生率（如死亡率）的估計。通過觀察曲線的斜率變化，可以了解事件發(fā)生的速率和趨勢。
4. 可視化效果：KM曲線以圖形方式展現(xiàn)了隨時間變化的生存概率，直觀地顯示了不同組別或處理間的差異。這種可視化效果有助于研究人員和決策者更好地理解和傳達生存分析的結(jié)果。

• 「KM曲線的限制和可能存在的問題」：

1. 遺失數(shù)據(jù)偏倚：當(dāng)樣本中存在遺失數(shù)據(jù)時，KM曲線可能存在偏倚。如果遺失數(shù)據(jù)與生存時間有關(guān)，且未被正確處理，那么估計的生存概率可能是不準(zhǔn)確的。
2. 截斷數(shù)據(jù)限制：KM曲線無法考慮截斷數(shù)據(jù)的影響。當(dāng)研究中存在截斷數(shù)據(jù)（例如觀察期結(jié)束時未發(fā)生事件），KM曲線可能低估生存概率。
3. 假設(shè)限制：KM曲線基于一些假設(shè)，如事件發(fā)生是獨立和隨機的。如果假設(shè)不成立，比如存在相關(guān)事件或違反比例風(fēng)險假設(shè)，那么KM曲線的解釋和比較可能會出現(xiàn)問題。
4. 組別比較局限性：KM曲線用于比較不同組別之間的生存時間差異，但它并不能提供具體的風(fēng)險因素和效應(yīng)大小。要深入了解這些因素，需要使用更復(fù)雜的統(tǒng)計模型。
5. 時間分辨率限制：KM曲線對觀測時間進行離散化處理，可能會導(dǎo)致時間分辨率不足。在研究中，可能有更精細的時間尺度，需要使用其他方法來處理。

4.2 mlr3verse的優(yōu)勢和功能

• 「mlr3verse新一代生存分析工具的優(yōu)勢」

1. 統(tǒng)一框架：mlr3verse提供了一個統(tǒng)一的框架，整合了多個生存分析任務(wù)的包和工具。這意味著數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員可以使用相同的接口來處理和分析不同的生存分析問題，從而簡化了工作流程。
2. 增強的功能：mlr3verse提供了許多強大的功能，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型訓(xùn)練和評估等。它支持各種統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)模型，可以靈活地處理各種類型的數(shù)據(jù)，并提供豐富的性能評估指標(biāo)和交叉驗證方法。
3. 可擴展性：mlr3verse具有良好的可擴展性，可以輕松地集成其他生存分析方法和外部包。用戶可以根據(jù)自己的需求自定義和擴展分析流程，以適應(yīng)不同領(lǐng)域和問題的要求。
4. 高效和自動化：mlr3verse通過高效的計算和自動化功能提高了工作效率。它支持并行計算和分布式計算，可加快計算速度。此外，mlr3verse的結(jié)果和分析過程可追溯和復(fù)現(xiàn)，方便與他人共享和驗證研究結(jié)果

• 「mlr3verse在預(yù)測生存率方面的潛力和創(chuàng)新功能」

1. 高級模型選擇：mlr3verse提供多種高級生存分析模型，包括傳統(tǒng)的Cox比例風(fēng)險模型、基于深度學(xué)習(xí)的模型和集成模型等。這些模型考慮到多個因素對生存時間的影響，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測生存率。
2. 特征工程：mlr3verse提供靈活的特征選擇和轉(zhuǎn)換功能，有助于用戶選擇和構(gòu)建與生存率相關(guān)的特征。這有助于改善模型的預(yù)測性能，并發(fā)現(xiàn)影響生存率的潛在因素。
3. 不確定性估計：mlr3verse支持對生存率預(yù)測結(jié)果的不確定性進行估計。通過使用交叉驗證和重采樣技術(shù)，可以獲得模型預(yù)測的置信區(qū)間和可靠性度量，提供更全面和可解釋的預(yù)測結(jié)果。
4. 結(jié)果可視化：mlr3verse提供了豐富的結(jié)果可視化功能，可以直觀地展示預(yù)測的生存率和相關(guān)變量之間的關(guān)系。這有助于研究人員更好地理解和解釋模型結(jié)果，并進行進一步的數(shù)據(jù)分析和解讀。

綜上所述，mlr3verse作為新一代的生存分析工具，具有統(tǒng)一框架、增強的功能、可擴展性和高效自動化等優(yōu)勢，并在預(yù)測生存率方面具有潛力和創(chuàng)新功能。這使得它成為研究生存分析的重要工具，并能夠在預(yù)測生存率方面提供準(zhǔn)確和可靠的結(jié)果。

4.3 mlr3verse和KM的異同

1. 功能不同：mlr3verse是一個包含多個生存分析任務(wù)的綜合框架，它提供了數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、模型訓(xùn)練和評估等功能。與此相反，KM方法是一種用于估計生存函數(shù)的非參數(shù)方法，主要用于直觀地描述事件發(fā)生概率隨時間的變化趨勢。
2. 數(shù)據(jù)要求不同：mlr3verse適用于各種類型的數(shù)據(jù)，包括連續(xù)、離散和分類變量。它可以處理缺失數(shù)據(jù)以及其他類型的特殊情況。KM方法通常適用于僅具有事件發(fā)生信息的數(shù)據(jù)集，例如生存時間和事件指示器。
3. 模型選擇與解釋性：mlr3verse提供了多種生存分析模型選擇的功能，包括傳統(tǒng)的Cox比例風(fēng)險模型、基于深度學(xué)習(xí)的模型和集成模型等。這些模型可以更準(zhǔn)確地預(yù)測生存率，但可能較復(fù)雜，解釋性較差。相比之下，KM方法不涉及具體的模型假設(shè)，更易于解釋。
4. 預(yù)測能力與應(yīng)用場景：mlr3verse的模型通常具有更好的預(yù)測能力，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)集和預(yù)測需求。它更適合進行個體化的生存率預(yù)測和風(fēng)險評估。KM方法主要用于群體層面的生存分析，可以提供整體的生存曲線和中位生存時間等統(tǒng)計量。

綜上所述，mlr3verse和KM在功能、數(shù)據(jù)要求、模型選擇與解釋性以及應(yīng)用場景上存在顯著的差異。mlr3verse作為一個綜合的生存分析框架，具有更多的功能和預(yù)測能力，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測需求。而KM方法則更適合用于描述整體生存概率的變化趨勢，并具有簡單和直觀的解釋性。根據(jù)具體的分析目標(biāo)和數(shù)據(jù)情況，選擇適合的工具是非常重要的。

五、mlr3verse和KM比較

5.1 數(shù)據(jù)集載入

library(survival)
str(gbsg)

結(jié)果展示：

>?str(gbsg)
'data.frame':???686?obs.?of??10?variables:
?$?age????:?int??49?55?56?45?65?48?48?37?67?45?...
?$?meno???:?int??0?1?1?0?1?0?0?0?1?0?...
?$?size???:?int??18?20?40?25?30?52?21?20?20?30?...
?$?grade??:?int??2?3?3?3?2?2?3?2?2?2?...
?$?nodes??:?int??2?16?3?1?5?11?8?9?1?1?...
?$?pgr????:?int??0?0?0?0?0?0?0?0?0?0?...
?$?er?????:?int??0?0?0?4?36?0?0?0?0?0?...
?$?hormon?:?int??0?0?0?0?1?0?0?1?1?0?...
?$?rfstime:?int??1838?403?1603?177?1855?842?293?42?564?1093?...
?$?status?:?Factor?w/?2?levels?"0","1":?1?2?1?1?1?2?2?1?2?2?...

age：患者年齡
meno：更年期狀態(tài)（0表示未更年期，1表示已更年期）
size：腫瘤大小
grade：腫瘤分級
nodes：受累淋巴結(jié)數(shù)量
pgr：孕激素受體表達水平
er：雌激素受體表達水平
hormon：激素治療（0表示否，1表示是）
rfstime：復(fù)發(fā)或死亡時間（以天為單位）
status：事件狀態(tài)（0表示被截尾，1表示事件發(fā)生）

5.2 KM生存曲線

library(ggplot2)
library(survminer)
#?繪制生存曲線
fit?<-?survfit(Surv(survtime,censdead
)?~?hormone,data?=?gbcs)
ggsurvplot(fit,?data?=?gbcs,risk.table?=?TRUE,
??ggtheme?=?theme_bw(),
??xlab?=?"days",break.x.by=200,
??tables.y.text=FALSE,legend.title="",
??fontsize=5,break.y.by=0.2,
??font.x?=?15,
??font.y?=?15,
??font.tickslab?=?15,
??font.legend?=?15,
??ylab='Event-free?survival?probability',
??legend?=?c(0.90,0.85),pval.coord?=?c(5,0.25),pval.size=5,
??pval.family="Times?New?Roman",palette?=?c("red","green"))

5.3 mlr3verse生存分析

• 「設(shè)定任務(wù)」

options?(repos?=?c?(raphaels1?=?"https://raphaels1.r-universe.dev",?mlrorg?=?"https://mlr-org.r-universe.dev",?CRAN?=?'https://cloud.r-project.org'))
install.packages("dictionar6")
install.packages("param6")
install.packages("ranger")
install.packages("survivalmodels")
install.packages("mlr3")
install.packages("mlr3proba")
install.packages("mlr3verse")
install.packages("mlr3extralearners")
library("mlr3extralearners")
library(mlr3)
library(mlr3proba)
library(mlr3verse)
library(mlr3pipelines)
library(survex)
library(survival)

data(gbcs)
gbcs?<-?gbcs[,-c(1,2,3,4)]
gbcs$hormone?<-?as.factor(gbcs$hormone)
task?=?as_task_surv(gbcs,?
????????????????????time?=?"survtime",
????????????????????event?=?"censdead",id="gbcs")
task$head()
#繪制KM曲線
autoplot(task,rhs="hormone")

結(jié)果展示：

>?task$head()
??????survtime?censdead?age?censrec?estrg_recp?grade?hormone?menopause?nodes
1:?????2282????????0??38???????1????????105?????3???????1?????????1?????5
2:?????2006????????0??52???????1?????????14?????1???????1?????????1?????1
3:?????1456????????1??47???????1?????????89?????2???????1?????????1?????1
4:??????148????????0??40???????0?????????11?????1???????1?????????1?????3
5:?????1863????????0??64???????0??????????9?????2???????2?????????2?????1
6:?????1933????????0??49???????0?????????64?????1???????2?????????2?????3
???prog_recp?rectime?size
1:???????141????1337???18
2:????????78????1420???20
3:???????422????1279???30
4:????????25?????148???24
5:????????19????1863???19
6:???????356????1933???56

• 「生存分析預(yù)測」

ranger_learner?<-?lrn("surv.ranger")?
ranger_learner$train(task)

ranger_learner_explainer?<-?explain(ranger_learner,
?????????????????????data?=?gbcs,
?????????????????????y?=?Surv(gbcs$survtime,?gbcs$censdead),
?????????????????????label?=?"Ranger?model")
?????????????????????
ranger_learner_explainer?|>?predict_profile(gbcs[1,])?|>?plot(numerical_plot_type?=?"contours",variables?=?c("hormone",?"age"),facet_ncol?=?2,subtitle?=?NULL)

六、總結(jié)

綜上所述，mlr3verse和KM在功能、數(shù)據(jù)要求、模型選擇與解釋性以及應(yīng)用場景上存在顯著的差異。mlr3verse作為一個綜合的生存分析框架，具有更多的功能和預(yù)測能力，適用于復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和預(yù)測需求。而KM方法則更適合用于描述整體生存概率的變化趨勢，并具有簡單和直觀的解釋性。根據(jù)具體的分析目標(biāo)和數(shù)據(jù)情況，選擇適合的工具是非常重要的。如果想了解如何評估m(xù)lr3verse模型性能和特征重要性圖，請關(guān)注和私信我，我們一起討論學(xué)習(xí)。原創(chuàng)不易，如果覺得寫的還行的話，請留下您的贊和再看，謝謝！

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