Training Artificial Neural Networks on the Marginal Distribution Estimates of the C index
Inom sjukvården delas patienter ofta in i riskgrupper som avgör vilken behandling som passar varje patient bäst. Företrädesvis ska indelningen baseras på information om patienterna, som till exempel ålder och tumörstorlek, och det är möjligt att använda sig av känd patientinformation för att lära en dator att koppla en given patient till en viss riskgrupp. Detta görs genom att man minimerar någon In this project, we compare two error functions for the purpose of training artificial neural networks on heavily censored data (data where key information is missing). J. Kalderstam et al. has shown that it is possible to train artificial neural networks directly on Harrell's C index \cite{Harrell} using genetic algorithms. He has also investigated the possibilities of improving the performa