ICMLJun, 2019

贝叶斯建模实践：利用不确定性提高医疗应用的可信度

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TL;DR本文介绍了如何使用贝叶斯建模和预测不确定性来减少误判和检测出领域外的医疗样本，通过一个贝叶斯神经网络应用于 MIMIC-III 数据集，展示了它在 ICU 患者的死亡风险预测中防止潜在误差和可靠地确定领域外患者的作用，证明了贝叶斯预测不确定性在高风险环境下机器学习模型可靠性的重要性。
发现论文，激发创造
  • 利用不确定性感知因果模型提高基于图像的精准医疗

    本研究使用基于贝叶斯的深度学习技术，通过对多发性硬化症患者的 MRI 图像进行数据训练，估计病人的不同治疗方案的后验分布，计算每种治疗方案和任意两种治疗方案之间的个体治疗效应（ITE）并对其不确定性进行评估，从而实现 “精准医学”，并对临床医生的决策提供指导。

    May, 2023

  • 电子健康记录中的不确定性建模：一种贝叶斯深度学习方法

    基于贝叶斯神经网络的深度学习模型用于预测由于数据噪音引起的不确定性。高度不确定的实例对模型性能有害。通过研究模型预测和不确定性的分布，可以识别一组病人以进行及时干预。

    Jul, 2019

  • 探析模型不确定性在电子病历中的作用

    研究在医学上，使用其他深度神经网络模型方法来捕捉模型的不确定性，以确定模型决策是否在个体患者上具有一定程度的可靠性，同样通过贝叶斯嵌入，RNN 模型可以更有效地捕获模型的不确定性，研究分析模型不确定性受各种输入特征以及患者亚组的影响。

    Jun, 2019

  • 临床试验结果预测的不确定性量化

    在临床试验结果预测中，将不确定性量化、选择性分类和层次交互网络（HINT）相融合的方法显著提高了模型的性能，其中 PR-AUC 指标相对基础模型提高了 32.37％、21.43％和 13.27％，在预测 III 期试验时达到了 0.9022 的 PR-AUC 得分，表明该策略在临床试验预测领域具有鲁棒性和前景潜力。

    Jan, 2024

  • 文件分类中的不确定性缓解

    本篇论文提出了一种基于神经网络和新型 dropout - 熵测量方法的模型以及基于特征表示的度量学习方法，可以更精确地预测，提高分类器的预测准确性，尤其在医学诊断等需要确定不确定预测的领域有广泛的应用。

    Jul, 2019

  • 癌症生存预测中的不确定性估计

    本文提出一个基于贝叶斯框架、变分推断及神经多任务逻辑回归的生存模型，不但提供更准确的预测，而且能更好地量化生存不确定性。

    Mar, 2020

  • 医疗领域的不确定性封装：在实践中确立透明的不确定性量化方法，针对非透明的机器学习模型

    本文展示了不确定性包装器在医学领域中与可靠方法和透明不确定性量化相结合的机器学习模型的应用和实用价值，以流式细胞术作为一个示例。

    Nov, 2023

  • 计算机辅助诊断中的不确定性量化：让你的模型对模糊病例说 “不知道

    对于集成预测不确定性以提高深度学习患者安全性的图像分类器，我们评估了两种不同的方法。我们发现，这些方法使用光学相干断层扫描的数据集训练，能够得出更可靠的结果，有望提高患者安全性。

    Aug, 2019

  • 关于近贝叶斯最优算法的不确定性量化

    本文介绍了一种用于解决常用机器学习算法的贝叶斯推断问题的新方法，证明了通过构建一个 martingale 后验分布，可以恢复由任务分布定义的贝叶斯后验。同时提出了一种适用于通用机器学习算法的实用不确定性量化方法，实验证明了该方法的有效性。

    Mar, 2024

  • 机器学习中的不确定性量化 - 工程设计与健康预测教程

    本篇研究论文重点介绍了机器学习模型中的不确定性量化方法，特别关注神经网络以及在工程设计和医疗领域的应用。通过介绍多种不确定性量化方法和计量标准，本篇论文旨在帮助提高机器学习模型的安全性和可靠性，同时提供两个具体案例：锂离子电池寿命预测和涡轮发动机剩余使用寿命预测。

    May, 2023