<div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_attr">Team,</div><div dir="ltr" class="gmail_attr"><br></div><div dir="ltr" class="gmail_attr">Please mark your calendars for another joyful event. </div><div dir="ltr" class="gmail_attr"><br></div><div dir="ltr" class="gmail_attr">This time, it will be a summary of Chirag's recent contributions to the science of survival analysis, for which he aspires to receive a doctorate.</div><div dir="ltr" class="gmail_attr"><br></div><div class="gmail_attr">I am sure everyone here is curious if that is indeed possible. </div><div class="gmail_attr">No better way to find that out than to attend the even and see it with your own eyes.</div><div class="gmail_attr"><br></div><div class="gmail_attr">See details below.</div><div class="gmail_attr"><br></div><div class="gmail_attr">Cheers</div><div class="gmail_attr">Artur</div><div class="gmail_attr"><br></div><div class="gmail_attr">=================================================</div><div dir="ltr" class="gmail_attr">The LTI is proud to announce the following PhD Thesis Defense:<br></div><div dir="ltr"><div><br></div><div>Leveraging Heterogeneity in Time-to-Event Predictions</div><div><br></div><div>Chirag Nagpal</div><div><br></div><div>Tuesday, May 2, 2023<br>11:00am (est.) NSH 1305 & <a href="https://cmu.zoom.us/j/94172364391?pwd=RW1KLzQxQTZtbURTVkZ2emJjOUV2Zz09" target="_blank">Zoom</a></div><div><br></div><div><b>Committee:</b></div><div><br></div><div><div>Artur Dubrawski, Robotics Institute, (Chair)</div><div>Louis-Philippe Morency<br>Bhiksha Ramakrishnan</div><div>Russell Greiner, (University of Alberta)<br>Katherine Heller, (Google Research)</div></div><div><br></div><div><b>Abstract:</b></div><div><br></div><div>Time-to-Event Regression, often referred to as Survival Analysis involves learning of statistical estimators of the survival distribution of an individual given their covariates. Unlike standard regression, survival analysis requires accounting for outcomes censored due to loss of follow up. This  circumstance is common in, e.g., biostatistics, predictive maintenance, or econometrics. With the recent advances in machine learning methodology, especially deep learning, it is now possible to exploit expressive deep representations to help model survival outcomes. My thesis contributes to this new body of work by demonstrating that problems in survival analysis often manifest inherent heterogeneity which can be effectively discovered, characterized, and modeled, in order to learn better estimators of survival.<br><br>Heterogeneity may arise in a multitude of settings in the context of survival analysis. Some examples include heterogeneity in the form of input features or covariates (for instance, static vs. streaming, time-varying data), or multiple outcomes of simultaneous interest (more commonly referred to as competing risks). Other sources of heterogeneity involve latent subgroups that manifest different base survival rates or diverse responses to an intervention.<br><br>In this thesis, I aim to demonstrate that carefully modeling the inherent structure of heterogeneity can boost predictive power of survival models while improving their specificity and precision of estimated survival at an individual level. An overarching methodological framework of this work is the application of graphical models to reflect inherent structure in time-to-event problems that explicitly model heterogeneity, while employing advances in deep learning to learn powerful representations of data. Furthermore, through innovative probabilistic and numerical optimization techniques, we explore how the learnt estimators can become actionable tools for decision support. By enforcing constraints that improve model interpretability, we also explore opportunities for enhancing the utility of resulting models, a requirement that is paramount in key application scenarios such as healthcare.<br></div><div><br></div><div>A copy of the defense thesis can be found <a href="https://drive.google.com/file/d/1ccYhCOFdzh57p3gp96GRrkAFti2DYz2P/view?usp=sharing" target="_blank">here</a>.</div></div></div>