arXiv cs.LG·14 天前★ 2

研究提出告警列表一致性指标评估 ICU 脓毒症插补策略

原文标题:Alert-List Concordance for Evaluating Imputation Strategies in ICU Sepsis Prediction

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AI 智能摘要

论文指出插补方法在 相近时仍会改变被预警的患者名单,提出基于 top-k 告警集合 Jaccard 相似度的告警列表一致性指标。在 PhysioNet/CinC 2019 数据上,28 对插补方法中 22 对 无显著差异,但告警列表重叠仅 0.518-0.750。

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问题
插补方法 AUROC 相近,却可能改变被预警的患者名单,现有指标测不出。
方法
提出告警列表一致性指标,用 top-k 告警集合的 Jaccard 相似度加 bootstrap 置信区间比较不同插补流程。
结果
PhysioNet/CinC 2019 上 28 对插补方法中 22 对 AUROC 无显著差异,告警列表重叠仅 0.518-0.750。
影响
临床预测部署不能只看 AUROC,选插补策略时要评估告警名单是否稳定。
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原始标题:Alert-List Concordance for Evaluating Imputation Strategies in ICU Sepsis Prediction
AI 中文标题:研究提出告警列表一致性指标评估 ICU 脓毒症插补策略
来源:arXiv cs.LG · 发布于 14 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:临床预测 / 数据插补 / 模型评估 / 医疗 AI
关键词:ICU 脓毒症预测 / 数据插补评估 / 临床 AI 可靠性 / 模型评估指标
AI 处理:2026/10/19 12:30:14 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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