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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10259/7268

    Título
    Advanced Online Survival Analysis Tool for Predictive Modelling in Clinical Data Science
    Autor
    Montes-Torres, Julio
    Subirats, José Luis
    Ribelles, Nuria
    Urda Muñoz, DanielAutoridad UBU Orcid
    Franco, Leonardo
    Alba, Emilio
    Jerez, José Manuel
    Publicado en
    Plos One. 2016, V. 11, n. 8, e0161135
    Editorial
    Gang Han, Texas A&M University, United States
    Fecha de publicación
    2016-08
    DOI
    10.1371/journal.pone.0161135
    Resumen
    One of the prevailing applications of machine learning is the use of predictive modelling in clinical survival analysis. In this work, we present our view of the current situation of computer tools for survival analysis, stressing the need of transferring the latest results in the field of machine learning to biomedical researchers. We propose a web based software for survival analysis called OSA (Online Survival Analysis), which has been developed as an open access and user friendly option to obtain discrete time, predictive survival models at individual level using machine learning techniques, and to perform standard survival analysis. OSA employs an Artificial Neural Network (ANN) based method to produce the predictive survival models. Additionally, the software can easily generate survival and hazard curves with multiple options to personalise the plots, obtain contingency tables from the uploaded data to perform different tests, and fit a Cox regression model from a number of predictor variables. In the Materials and Methods section, we depict the general architecture of the application and introduce the mathematical background of each of the implemented methods. The study concludes with examples of use showing the results obtained with public datasets.
    Materia
    Informática
    Computer science
    URI
    http://hdl.handle.net/10259/7268
    Versión del editor
    https://doi.org/10.1371/journal.pone.0161135
    Aparece en las colecciones
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    Atribución 4.0 Internacional
    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional
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    Urda-po_2016.pdf
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