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机器学习（ML）预测因子在计算机医学中的快速整合已彻底改变了利益量（QIS）的估计，这些估计是直接衡量的挑战。但是，这些预测因素的信誉至关重要，尤其是当它们为高风险的医疗保健决定提供信息时。该立场论文介绍了专家在硅世界实践社区中发表的共识声明。我们概述了十二个关键陈述，构成了评估ML预测因子的可信度的理论基础，并强调了因果知识的必要性，严格的错误量化和对偏见的鲁棒性。通过将ML预测因子与生物物理模型进行比较，我们强调了与隐式因果知识相关的独特挑战，并提出了确保可靠性和适用性的策略。我们的建议旨在指导研究人员，开发人员和监管机构在临床和生物医学环境中ML预测因子的严格评估和部署中。
关于ML预测变量的信誉评估的共识声明
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