摘要：在图6中，子图a聚焦于肺癌数据集，比较了不同方法在多个测试亚群中的整体生存（OS）和无病生存（DFS）性能，结果表明Stable Cox模型在各个亚群中均显著优于基线方法，尤其在OS和DFS任务中分别实现了4.5%和17.7%的性能提升。子图b进一步分析了乳腺
图6 在肺癌、乳腺癌临床指标上Stable Cox与其他方法在多个人群、独立测试集上的C-index比较在图6中，子图a聚焦于肺癌数据集，比较了不同方法在多个测试亚群中的整体生存（OS）和无病生存（DFS）性能，结果表明Stable Cox模型在各个亚群中均显著优于基线方法，尤其在OS和DFS任务中分别实现了4.5%和17.7%的性能提升。子图b进一步分析了乳腺癌数据集，Stable Cox模型在两个测试队列中均展现出对Cox PH模型的优势，无论是OS还是无复发生存（RFS）任务，均显示出更好的稳定性和预测准确性。子图c通过Kaplan-Meier生存曲线，直观展示了Stable Cox模型在乳腺癌数据集中对高风险和低风险亚群的区分能力，与Cox PH模型相比，Stable Cox模型分组的两个亚群之间的生存差异更为显著。这些结果证实了Stable Cox模型在不同临床数据集上的泛化能力和鲁棒性，特别是在处理真实世界中多样化的患者群体时，能够提供更可靠和精确的生存预测。总结从已有的研究数据中发现稳定的标志物应用于未知分布是机器学习方法用于实际医疗场景中的关键和难题。然而，现有标志物识别技术的泛化能力较差，仅在与训练数据相似的患者样本中有效，无法应用于多样化的开放环境样本。这些问题使得传统技术发现的标志物难以通过前瞻性测试，不仅导致研发资源的巨大浪费，还阻碍了医药领域的进一步发展。迫切需要开发能够在异质性数据中精确识别并具有高泛化能力的生物标志物的新技术，以实现疾病的早期准确诊断，满足社会对健康保障的需求。稳定学习及其衍生的Stable Cox模型为生存分析领域带来了新的视角和工具。以Stable Cox为代表的稳定生存分析方法旨在通过变量独立使得发现稳定预后标志物成为可能，不仅提高了模型的预测性能，还增强了模型的可解释性。该研究呼唤研究界重视机器学习方法在医疗等关键领域应用的稳定性和可靠性，同时随着研究的深入，稳定学习有望在更广泛的领域中发挥作用，推动科学发现和技术创新，为构建更加稳健和可信的预测模型提供坚实的基础。参考文献[1] Cox, David R (1972). "Regression Models and Life-Tables". Journal of the Royal Statistical Society, Series B. 34 (2): 187–220.[2] Peng Cui, Susan Athey. Stable Learning Establishes Some Common Ground Between Causal Inference and Machine Learning. Nature Machine Intelligence, 2022.[3] Renzhe Xu, Zheyan Shen, Xingxuan Zhang, Tong Zhang, Peng Cui. A Theoretical Analysis on Independence-driven Importance Weighting for Covariate-shift Generalization. ICML, 2022.[4] https://wiki.swarma.org/index.php/%E7%A8%B3%E5%AE%9A%E5%AD%A6%E4%B9%A0原标题：《因果与生存分析：稳定学习理论如何助力生命医学？》 来源：小雨医生健康之道
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