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Leopoldo Julián Lechuga López
Leopoldo Julián Lechuga López
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新的AI框架MedCertAIn增强了具有不确定性感知的临床风险预测
研究人员开发了MedCertAIn，一个旨在提高临床环境中使用的AI模型的可靠性和不确定性估计的新框架。该框架专门解决了整合多模态数据（如患者时间序列数据和胸部X光图像）以预测院内死亡风险的挑战。通过采用考虑跨模态相似性和模态特定数据损坏的数据驱动先验，MedCertAIn旨在为高风险临床应用提供更安全、更值得信赖的预测。
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临床AI模型因校准不当而在选择性预测方面表现不佳
一篇分析用于临床疾病分类的多模态AI模型的新研究论文揭示了其在校准和选择性预测方面存在严重问题。研究发现，这些模型经常校准不当，将高不确定性分配给正确预测，将低不确定性分配给错误预测，尤其是在代表性不足的疾病上。这种故障模式会降低性能并误导人类专家，凸显了在临床AI中进行关注校准的评估以确保安全性和鲁棒性的必要性。