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TRIPOD+AI
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体外受精活产预测的机器学习模型显示，与更简单的方法相比，收益有限
对用于预测体外受精/卵胞浆内单精子注射后活产的机器学习模型的系统性回顾和荟萃分析发现，尽管报告的性能差异很大，但与更简单的逻辑回归模型相比，实际收益微乎其微。该回顾搜索了截至 2026 年 10 月的数据库，共纳入 48 项研究，但发现大多数研究存在高度偏倚风险，模型校准评估有限，且没有临床影响的证据。研究人员认为，预测能力的提高更多地源于预测分期和局部校准，而非复杂的模型架构。
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新框架RISED超越准确性评估AI决策支持系统
研究人员开发了RISED，一个用于在部署前评估人工智能决策支持系统的新框架，特别是在医疗保健等高风险领域。与依赖单一准确性指标的传统方法不同，RISED评估五个关键维度：可靠性（Reliability）、包容性（Inclusivity）、敏感性（Sensitivity）、公平性（Equity）和可部署性（Deployability）。当应用于涵盖医疗、信贷和收入预测的各种数据集时，RISED揭示了包容性和敏感性方面存在的重大缺陷，而这…