ان تحليل البقاء هو عبارة عن تحليل البيانات التي تكون في شكل اوقات من اصل الوقت حتى حدوث حدث النهاية ، وفي البحوث الطبية يكون اصل الوقت هو تاريخ تسجيل المفردة او المريض في دراسة ما مثل التجارب السريرية لمقارنة نوعين من الدواء او اكثر اذا كانت نقطة النهاية هي وفاة المريض او اختفاء المفردة فالبيانات الناتجة من هذه العملية تسمى اوقات البقاء اما اذا كانت النهاية هي ليست الوفاة فالبيانات الناتجة تسمى بيانات الوقت حتى الحدث ، اي ان تحليل البقاء هو من الخطوات والاجراءات الاحصائية لتحليل البيانات عندما يكون المتغير المعتمد هو الوقت حتى الحدث والوقت قد يكون ايام او اسابيع او اشهر او سنوات منذ بداية تسجيل المفردة حتى الحدث .يهتم هذا البحث بمسألة تقدير دالة البقاء لبيانات مراقبة بأستعمال احد اهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي وهي الخوارزمية الجينية وذلك بهدف الحصول على تقديرات مثلى لمعلمات توزيع ويبل وهذا بدوره ينعكس على تقديرات داله البقاء حيث يتم توظيف الخوارزمية الجينية في طريقة الامكان الاعظم وطريقة العزوم ، طريقة المربعات الصغرى و طريقة المربعات الصغرى الموزونة المعدلة والحصول على مقدرات اكثر كفاءة من الطرق التقليدية , ثم بعد ذلك سوف يتم اجراء مقارنة بين الطرق بالاعتماد على الجانب التجريبي ويتم تقييم الطريقة الافضل بالاعتماد على معيار متوسط مربعات الخطأ لدالة البقاء, كذلك سوف يتم تطبيق الطرق على بيانات حقيقة لمرضى سرطان الرئة والقصبات .وتوصلت الدراسة الى ان افضل طريقة لتقدير معلمات توزيع ويبل ودالة البقاء التي انتجها الجانب التجريبي هي طريقة المربعات الصغرى المسندة الى الخوارزمية الجينية