认知不确定性感知的医疗器械制造缺陷检测
原文标题：Epistemic Uncertainty-Aware Defect Detection for Quality Control in Medical Device Manufacturing
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论文研究在医疗器械制造中引入认知不确定性以提升自动缺陷检测可靠性，采用知识图谱表示异构制造与设备报告数据，并分析基于阈值的拒绝预测策略。在 266170 份 FDA MAUDE 真实报告上，10% 弃权率使分类错误降低 48%，约 70% 覆盖率时保留样本接近完美准确率。该方法为高风险制造场景提供可靠性控制工具。
- 问题
- 医疗器械制造缺陷检测中，模型对不确定样本的误判影响可靠性。
- 方法
- 用知识图谱表示异构制造与设备报告数据，并按认知不确定性阈值拒绝高不确定预测。
- 结果
- 266170 份 FDA MAUDE 报告上，10% 弃权率使分类错误降低 48%，约 70% 覆盖率时保留样本接近完美准确率。
- 影响
- 为高风险制造质检提供可调的覆盖率-准确率权衡，便于按风险等级控制自动决策。
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