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TOOL · CL_277231 · Oct 3 · 04:00

AI模型被纠正，在更差的条件下预测出更低的癌症风险

一篇新的研究论文提出了一种方法来纠正那些学习到反直觉关系（尤其是在膀胱癌复发预测方面）的机器学习模型。研究发现，一个未经约束的XGBoost模型错误地将更高的肿瘤分期和原位癌与较低的复发风险相关联。通过实施源自既定临床指南的单调性约束，研究人员能够在不牺牲预测性能的情况下消除这些反转，这表明该方法在临床部署前应成为标准做法。