<div dir="auto">Fyi, Mingzhu is defending next week!<div dir="auto"><br></div><div dir="auto">AWD</div></div><br><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><div dir="ltr" class="gmail_attr">---------- Forwarded message ---------<br>From: <strong class="gmail_sendername" dir="auto">Mingzhu Liu</strong> <span dir="auto"><<a href="mailto:mingzhul@andrew.cmu.edu">mingzhul@andrew.cmu.edu</a>></span><br>Date: Thu, Jul 24, 2025, 10:43 PM<br>Subject: [MSR Thesis Talk] Deep Survival Modeling for Personalized Prognosis and Treatment Optimization<br>To: RI People <<a href="mailto:ri-people@andrew.cmu.edu">ri-people@andrew.cmu.edu</a>><br>Cc: Artur Dubrawski <<a href="mailto:awd@cs.cmu.edu">awd@cs.cmu.edu</a>>, George Chen <<a href="mailto:georgechen@cmu.edu">georgechen@cmu.edu</a>>, Angela Chen <<a href="mailto:angelac2@andrew.cmu.edu">angelac2@andrew.cmu.edu</a>><br></div><br><br><div dir="ltr">Hello everyone,<div><br></div><div>I will be giving my MSR thesis talk on Thursday, July 31, at 10 AM EDT in GHC 4405. Everyone is invited!</div><div><br></div><div>Date: Thursday, July 31, 2025</div><div>Time: 10 AM - 11:30 AM EDT</div><div>Location: GHC 4405</div><div><br></div><div>Title: <b>Deep Survival Modeling for Personalized Prognosis and Treatment Optimization</b></div><div><br></div><div>Abstract:</div><div>Prognostic modeling from medical data holds the promise of informing personalized care and improving clinical decision-making. This thesis explores two applications of survival analysis and deep learning to estimate long-term patient risk and treatment benefit in high-impact cardiopulmonary settings. In the first study, we develop a deep multimodal time-to-event prediction framework that estimates patient-specific mortality risk using chest radiographs and demographic features. Unlike traditional binary classifiers, our approach, leveraging models such as Cox proportional hazards and deep survival machines, accounts for right-censoring and allows for risk estimation at arbitrary time horizons, offering greater flexibility and clinical utility. In the second study, we apply individualized treatment effect estimation to determine which patients with stable ischemic heart disease are most likely to benefit from coronary artery bypass grafting (CABG). Using a recently proposed machine learning algorithm, Cox Mixtures with Heterogeneous Effects (CMHE), we stratify patients based on their predicted survival gain from CABG versus optimal medical therapy alone and validate these predictions on an external surgical cohort. Together, these works demonstrate the potential of survival-based machine learning models to enhance personalized risk prediction and treatment optimization in real-world clinical scenarios.<br></div><div><br></div><div>Committee:</div><div>Prof. Artur Dubrawski (advisor)</div><div>Prof. George H. Chen</div><div>Angela Chen</div><div><br></div><div>Best wishes,</div><div>Mingzhu Liu</div></div>
</div>