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  1. RESEARCH · CL_141193 ·

    新型NITROGEN Transformer模型增强阿尔茨海默病预测能力

    研究人员开发了NITROGEN,一种新颖的、无需插补的Transformer模型,旨在从异构临床数据中改进阿尔茨海默病的预测。该模型通过联合建模患者内部特征依赖关系和患者之间关系,解决了传统插补方法的局限性。在包括ADNI、OASIS-3和AIBL在内的大型数据集上进行评估,NITROGEN展示了稳健的校准和不确定性量化能力,在保持竞争性准确度的同时,性能优于基于树的集成方法。研究还强调了在临床部署中评估模型在校准、可解释性和跨队列可…