该论文提出了多种基于深度学习的生存分析方法，旨在提高事件时间预测的准确性。研究涵盖非参数和参数模型，利用健康数据和创新机制，显著提升生存风险估计和临床决策支持的性能。

该论文提出了多种基于深度学习和对抗学习的生存分析方法，以提高事件时间预测的准确性。这些方法利用健康数据，在不同数据集上展示了显著的性能提升，推动了现代健康数据科学的发展。