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临床类别不平衡下选择性预测的不确定性量化结构性漏洞与修正（arXiv:2610.37561）
When uncertainty quantification fails: structural vulnerabilities and corrections for selective prediction under clinical class imbalance
AI 导读
一项 arXiv 研究指出，在临床类别严重不平衡下，标准不确定性量化度量衡量的是数据集稀疏性而非临床模糊性，会把少数类患者系统性排除，形成"安全错觉"。研究在 56 种合成条件与多发性硬化、帕金森病、阿尔茨海默病三个神经退行性队列上验证，CCR 结合阈值感知度量可恢复类内严格单调性、维持有界的均衡风险。作者建议临床选择性预测管线采用阈值对齐的不确定性度量与分层评估。
来源：arXiv · arxiv.org