一篇新发表在arXiv上的研究论文质疑了目前用于评估电子健康记录（EHR）中AI进展的方法。该研究重新实现了12种历史和近期算法，并在MIMIC-IV和NWICU数据集上进行了评估。研究结果表明，算法比较在不同任务家族和数据集上是一致的，这表明可能需要的任务工程比之前假设的要少。然而，较新的算法并不总是优于较旧的算法，梯度提升树仍然具有竞争力。 AI
影响 挑战了健康AI的当前基准，表明更简单的方法可能就足够了，并且较旧的算法仍然具有竞争力。
排序理由 该集群是关于一篇详细介绍AI评估方法研究结果的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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