May, 2023

利用不确定性感知因果模型提高基于图像的精准医疗

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 贝叶斯建模实践：利用不确定性提高医疗应用的可信度

    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。

    Jun, 2019

  • 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

  • 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

  • 利用不确定性评估预测分割质量

    本文旨在将最近关于评估不确定性的结果应用于基于深度学习的医学分割中的两个重要输出：产生空间不确定性映射，以便临床医生可以观察系统何时以及为何错误，以及量化图像级别的失败预测，并展示关于空间不确定性的推理是产生分割质量预测的有用中间表示。提出了一个两阶段的架构来生成这些不确定性测量，可以适应任何基于深度学习的医学分割管道。

    Jul, 2018

  • 医学图像分析中的不确定性量化综述：概率和非概率方法

    综合机器学习医疗模型在临床实践中的应用仍然不理想，缺乏证据证明其可靠性进而限制了其广泛应用。本文综述了用于各种医学图像任务中开发的机器学习模型的不确定性量化方法，包括概率和非概率方法，以全面调研与不确定性量化相关的研究。该综述对医学图像的分析和医学应用以及相应的不确定性评估协议进行了讨论，并强调了未来的研究方向。整体上，本综述旨在帮助临床和技术领域的研究人员快速而深入地了解医学图像分析机器学习模型中的不确定性量化研究。

    Oct, 2023

  • 利用不确定性感知模型识别因果推断失败

    在高维数据领域，我们提出了一种将不确定性估计融入到个体层面因果估计中的实用方法，这种方法能够优雅地处理 “没有重叠” 的情况，并在实际应用中处理协变量转移，既能避免过度自信，又可在预测不可信时提醒决策者，在处理方面超越其不关注不确定性的对应物。

    Jul, 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

  • 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

  • 患者生存模型的个性化不确定性量化框架：在缺乏准确性的情况下估计转移性脑瘤患者的个体不确定性

    开发一种新颖的不确定性量化（UQ）框架，用于在缺乏实际数据的情况下估计患者生存模型的不确定性。通过基于 1383 名脑转移患者的数据集开发和评估我们的方法，我们的研究假设是推理过程中给定测试患者的事件发生时间更加确定，当其在训练集中与其他患者具有更高的特征空间相似性。因此，感兴趣患者的不确定性通过患者相似性排名和预测相似性排名的一致性指数来表示。通过与模型整体区分度指数相比，模型不确定性定义为最大不确定性约束下的增加百分比。我们在多个临床相关的终点变量上评估了我们的方法，包括颅内进展时间（ICP）、放疗后无进展生存时间（PFS）、总生存时间（OS），以及颅内进展时间和 / 或死亡时间（ICPD），应用了统计模型和非统计模型，如 CoxPH、条件生存森林（CSF）和神经多任务线性回归（NMTLR）。我们的结果显示，所有模型在颅内进展时间（2.21%）上的不确定性最低，而在颅内进展时间和 / 或死亡时间（ICPD）（17.28%）上的不确定性最高。总体而言，OS 模型的不确定性表现较高，其中 NMTLR 的不确定性最低（1.96%），而 CSF 的不确定性最高（14.29%）。综上所述，我们的方法可以估计个体患者生存模型的不确定性结果。正如预期的，我们的数据经验证明，通过我们的技术测量的模型不确定性的增加会导致特征空间与预测结果的相似性降低。

    Nov, 2023

  • 提高心脏磁共振图像分类深度学习模型校准的不确定性感知训练

    在临床决策支持环境中，为了开发更加可靠的人工智能（AI）模型，量化预测的不确定性被视为一种方法，使模型超越传统的性能指标报告。本研究评估了三种新颖的不确定性感知训练策略，并与两种先进方法进行比较，分析了在心脏再同步治疗反应预测和冠状动脉疾病诊断等临床应用中的性能。在考虑了多个校准测量指标后，得出了需要在医疗保健的复杂高风险应用中进行仔细考虑性能指标的结论。

    Aug, 2023