복잡 중도절단 생존데이터의 분위수·준모수 회귀 추론

Quantile and Semiparametric Regression for Complex Censored Survival Data

연구 내용

구간·부분·고차원 중도절단 상황에서 분위수 회귀 및 준모수 AFT 계열 모형의 추정과 추론을 위한 방법론을 개발하는 연구

복잡 중도절단 자료는 임상시험 및 코호트 연구에서 구간형 관측, 부분 중도절단, 군집 의존성을 동반합니다. 연구실은 분위수 회귀와 준모수 가속수명모형을 기반으로, 구간 양끝의 국소 가중치 손실 결합, IPCW(inverse probability of censoring weighted) 기반 추정, 비모수 최대우도 분포 질량을 위한 수정 EM 절차를 결합하여 회귀계수와 분포 정보를 함께 추정합니다. 또한 고차원에서는 적응적 릿지와 좌표하강을 활용한 피처 선택을 수행하고, 군집 자료에는 GEE로 의존성을 보정합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

초기에는 고차원 환경에서 중도절단 회귀를 안정적으로 추정하기 위한 적응적 규제 및 좌표하강 기반 방법을 정리했습니다. 이후 2023년에는 군집 내 상관을 고려한 다변량 구간 중도절단 AFT 추론을 일반화하여, 조건부 평균 대치와 GEE 프레임을 통해 견고성을 확보했습니다. 2024년에는 구간 분위수 회귀를 국소 가중치와 수정 EM으로 확장하고, 부분 구간 자료에 대해서는 IPCW 기반 추정 및 효율 개선 절차를 제시했습니다. 더 나아가 이중 구간 자료에 대한 순위통계 기반 추론으로 확장하며 방법의 범용성을 강화했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

구간 중도절단 생존 데이터의 분위수 기반 추론
부분 구간 중도절단 엔드포인트 분석
군집 의존성을 고려한 다변량 AFT 추정
IPCW 가중치 설계 및 구현
비모수 분포 질량 추정
고차원 피처 선택을 포함한 중도절단 회귀
좌표하강 기반 희소 회귀학습
근거 기반 예측의 불확실성 정량화
중도절단 형태별 통합 추정 파이프라인
질병 진행 시간의 하위군별 분포 추정