HALO：分层证据选择与强化学习优化临床标注预算
原文标题：HALO: Hierarchical Evidence Selection and Reinforcement Learning for Allocating Budgeted Label Optimization from Longitudinal Clinical Records
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arXiv 论文提出 HALO 框架，针对纵向临床病历在有限标注预算下同时解决「保留哪些证据」与「哪些患者值得高保真标注」两个耦合问题。HALO 先用分层证据选择筛出信息量大的记录片段，再用预算感知策略分配免费、银级、金级标注来源。在心力衰竭案例中，HALO 在 8 个目标预算中的 6 个取得最高 MedAlign 标注 F1，下游分类器在外部 MGB 数据集上预算 15-60 时 F1 最优。
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