PROMISE-AD: 알츠하이머병 진행에 대한 인식 있는 다중 수평 생존 추정

개인별 알츠하이머병 (AD) 진행 예측은 불규칙한 방문 기록을 활용하고, 검열 (censoring) 을 고려하며, 진단 정보 누출 (diagnostic leakage) 을 피하고, 보정된 수평 위험도를 제공하는 모델을 필요로 합니다. 우리는 알츠하이머병 (AD) 에서 인지 기능 정상 (CN) 에서 경도 인지 장애 (MCI) 로의 전환과 MCI 에서 AD 치매로의 전환을 예측하기 위한 표본 역학 (tabular histories) 을 사용하는 누출 안전 생존 프레임워크인 PROgression-aware MultI-horizon Survival Estimation for Alzheimer's Disease (PROMISE-AD) 를 제안합니다. PROMISE-AD 는 표준화된 측정값, 결측성 마스크 (missingness masks), 종단적 변화 (longitudinal changes), 시간 정규화 기울기 (time-normalized slopes), 방문 타이밍, 비진단 범주 속성을 사용하여 사전 지수 방문을 토큰으로 변환합니다. 시간적 Transformer 는 전역, 주의력 풀링된, 최신 방문 표현을 융합하여 진행 점수와 잠재 이산 시간 혼합 위험 (latent discrete-time mixture hazards) 을 추정합니다. 학습은 생존 가능도, 수평별 포커스 리스크 손실 (horizon-specific focal risk loss), 진행 순위, 위험 매끄러움, 혼합 균형 정규화를 결합한 후, 1 년, 2 년, 3 년, 5 년 위험을 위한 검증 세트 등위 보정 (isotonic calibration) 을 수행합니다. 세 개의 시드에서 유지된 테스트에서 PROMISE-AD 는 인지 기능 정상에서 MCI 로의 전환에 대해 통합 브리어 점수 (IBS) 가 0.085 ± 0.012, C-index 가 0.808 ± 0.015, 평균 시간 의존적 AUC 가 0.840 ± 0.081 로 달성되어 비교 방법들 중 가장 낮은 IBS 를 보였습니다. MCI 에서 AD 로의 전환에 대해 PROMISE-AD 는 가장 높은 C-index (0.894 ± 0.018) 와 근접 천장 수준의 5 년 판별력 (AUROC 0.997 ± 0.003; AUPRC 0.999 ± 0.001) 을 달성했으며, 일부 베이스라인은 더 낮은 IBS 를 보였습니다. 아블레이션과 해석 가능성 분석은 종단적 변화 특징, 융합된 시간적 표현, 혼합 위험, 인지 및 기능 측정, APOE4 상태, 최근 전환 근접 방문을 지지했습니다. 이러한 발견들은 진행에 인식 있는 생존 모델링이 해석 가능한 다중 수평 AD 전환 위험 추정치를 제공할 수 있음을 시사합니다.