卡内基梅隆大学发布SURVHTE-BENCH数据集,应用在生存分析、治疗效果估计领域

卡内基梅隆大学本次发布的数据集SURVHTE-BENCH,SURVHTE-BENCH是由卡内基梅隆大学团队构建的首个针对右删失生存数据异质性治疗效果估计的基准测试集，包含40个合成数据集（5万样本/个）、10个半合成数据集及2个真实世界临床数据。该数据集通过模块化设计系统模拟不同因果假设（随机试验/观察性研究）和生存分布（Cox/加速失效模型），并创新性地引入已知反事实的双生子数据作为验证基准。其核心价值在于为精准医疗领域提供可量化假设违反场景下的标准化评估框架，解决了现有生存分析方法评估碎片化的问题。

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关于卡内基梅隆大学,卡内基梅隆大学是一所位于美国宾夕法尼亚州匹兹堡的著名私立研究型大学，以其在计算机科学、人工智能、工程和艺术等领域的卓越教育和研究而闻名。

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