# 生存时间结局预测

临床生存模型通常输出分布参数，这些抽象量难以对应医生熟悉的危险因素。ODDS-DR把网络输出重新参数化为按对数几率相加的形式，使每个输出神经元都能直接归因到输入特征。在SUPPORT2与主动脉缩窄两个队列上，其区分度与DeepSurv、DeepHit、DSM等基线相当或更高，其中SUPPORT2上对数 logistic 变体的C-index为0.83。

临床生存模型通常输出分布参数，这些抽象量难以对应医生熟悉的危险因素。ODDS-DR把网络输出重新参数化为按对数几率相加的形式，使每个输出神经元都能直接归因到输入特征。在SUPPORT2与主动脉缩窄两个队列上，其区分度与DeepSurv、DeepHit、DSM等基线相当或更高，其中SUPPORT2上对数 logistic 变体的C-index为0.83。