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MIMIC-IV-ED
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机器学习模型在不平衡临床数据上的评估
一项新近发表在arXiv上的研究，探讨了在不平衡临床数据上使用各种机器学习模型预测危重症结局的有效性。研究人员在MIMIC-IV-ED和eICU数据库上评估了包括基于树的方法和基础模型在内的六种模型家族。研究结果表明，虽然XGBoost在eICU数据集上表现最佳，但TabPFN v2.6和TabICL在MIMIC-IV-ED上取得了优异的成绩，这表明没有单一模型能普遍占优。基础模型为资源受限的临床环境提供了有前景的效率-性能权衡。
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研究发现：大语言模型在医疗分诊中存在显著性别偏见
一项名为 EQUITRIAGE 的新审计评估了五种大型语言模型在急诊科分诊中的性别偏见，发现所有模型均表现出超过 5% 阈值的偏见。DeepSeek-V3.1 和 Gemini-3-Flash 表现出显著的女性漏诊倾向，翻转率在 9.9% 到 43.8% 之间。虽然人口统计信息匿名化降低了 Gemini 的偏见，但 DeepSeek 仍显示出残留偏见，表明年龄是促成因素之一。该研究强调，不同模型具有不同的潜在偏见机制，并强调在临床部署…