¿Qué es el análisis de supervivencia y qué datos se necesitan?

El análisis de supervivencia es una rama de la estadística y el aprendizaje automático que estudia el tiempo hasta la ocurrencia de un evento determinado (por ejemplo, muerte, fallo de equipo, pérdida de cliente).

Características principales:

• Objetivo: modelar y predecir el tiempo de 'sobrevivencia' hasta el evento.
• Se tiene en cuenta la censura de datos, cuando el evento no ha ocurrido al momento de finalizar la observación.

Para el análisis de supervivencia se necesitan los siguientes datos:

• Tiempo de observación para cada objeto (por ejemplo, días desde el inicio del experimento).
• Indicador de ocurrencia del evento (1 — el evento ocurrió, 0 — censurado).
• Covariables adicionales (factores) que pueden influir en el tiempo hasta el evento.

Ejemplo: para analizar la supervivencia de pacientes después del tratamiento, se necesitan la fecha de inicio de la observación, la fecha del evento (o la fecha del último contacto, si el paciente está vivo), así como las características del paciente (edad, diagnóstico, etc.).