实体 Thomas Frost

Thomas Frost

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RESEARCH · CL_10256 · Apr 30 · 04:00

临床强化学习中时间重采样隐藏的风险

一篇新论文强调了临床强化学习（RL）中时间重采样相关的重大风险。研究人员发现，将回顾性临床数据处理成均匀的时间间隔（这是离线 RL 的一种常见做法）会将模型性能最多降低 60%。这种分箱方法会创建患者情景的虚构表示，并且回顾性评估可能错误地表明与实际部署相比性能有所提高。