Обзор статистических методов оценки качества прогностических моделей выживаемости и других моделей прогнозирования времени до наступления события: от традиционных методов до глубокого обучения

Недавнее внедрение различных методов моделирования многомерных данных, таких как радиомика и глубокое обучение, привело к значительному разнообразию подходов к прогнозированию выживаемости или, в более общем случае, времени до наступления события. Новизна современных методов моделирования и недостаточное понимание результатов работы таких моделей могут затруднять их оценку исследователями и практикующими врачами. Специалистам, разрабатывающим модели или применяющим их на практике, необходимы методологические знания для критической оценки качества моделей и, в идеале, навыки самостоятельного проведения такой оценки. Цель этой статьи — дать интуитивно понятное, концептуальное и практическое объяснение статистических методов оценки качества прогностических моделей выживаемости при минимальном использовании математических формул. Рассмотрены методы от традиционных до основанных на глубоком обучении, причём особое внимание уделено современным подходам к моделированию. В обзоре доступно объясняются C-индексы, включая C-индекс Харрелла, анализ ROC-кривых, зависящих от времени, калибровочные графики, другие методы оценки калибровки и индекс Бриера.