[第 33 名] 我的解决方案要点

1. 目标构建

虽然许多参赛者使用了 Kaplan-Meier 拟合目标，但他们忽略了其根本含义。Kaplan-Meier 曲线代表给定时间点的生存概率，而我们需要测量患者的“风险指数”。当 efs_time 相同时，直接应用忽略了 efs=1 和 efs=0 样本之间的关键区别。

关键见解：

对于 efs=1 样本：efs_time 处的生存概率直接反映风险大小
对于 efs=0（删失）样本：我们需要估计他们的预期事件时间
解决方案框架：
定义一个关键时间 t，其中：
P(event at t | survival until efs_time) = 0.5

通过条件概率推导：

P(event at t | survival until efs_time) = P(event at t) / KM(efs_time) = 0.5
其中 KM(efs_time) 是 efs_time 处的 Kaplan-Meier 生存概率。

因此对于删失样本 (efs=0)：
最终目标 = 0.5 × KM(efs_time)
这使得能够统一评估两种样本类型的风险。

2. 样本加权

在为删失样本建立风险指数时，我们必须承认与 efs=1 样本相比，它们固有的不确定性——尤其是那些 efs_time 值较低的样本。

实验：
尝试基于 efs_time 的动态加权（结果不理想）
最终方法：所有 efs=0 样本的全局权重为 0.6

在追求竞赛技术卓越的同时，让我们记住工作的实际影响。愿所有异基因 HCT 患者都能得到最佳护理，踏上充满希望和成就的旅程。真正的胜利在于将这些数据模式转化为更好的临床结果。