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  1. RESEARCH · CL_11527 ·

    新的高斯过程模型增强了临床时间序列可解释预测

    研究人员开发了StructGP，一种新颖的高斯过程模型，用于临床时间序列的可解释预测。该模型将过程卷积与可微分结构学习相结合，以揭示变量间依赖关系的定向无环图，并保留原则性的不确定性。StructGP在模拟和真实临床数据上都表现出强大的性能，与现有方法相比，提高了预测准确性和校准性。