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geometric mean
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FedDRAW 改进了用于医学影像诊断的联邦学习
研究人员开发了 FedDRAW，一种用于医学影像联邦学习的新型服务器端聚合方法。该方法旨在通过动态调整个体机构的影响力来提高诊断模型的准确性，这种调整基于数据大小和参数相似性，而不仅仅依赖于数据量。在各种模拟的多机构场景中，FedDRAW 在以 AUC 和敏感性与特异性几何平均值衡量的分类性能方面均显示出统计学上的显著改进。
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新框架利用时间序列AI预测个体缺勤
研究人员开发了一个新的时间序列分类框架，旨在预测个体缺勤，以满足医疗保健和应急服务等领域的重要需求。该框架将历史出勤数据与未来缺勤标签分开，从而能够比现有方法进行更主动的预测。使用模拟数据集和各种深度学习架构（包括LSTM-FCN）进行的实验显示出有希望的结果，其中LSTM-FCN表现出较高的精确率和特异度。