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World File Search System预测算法
利用机器学习构建预测算法......
正如预期的那样，成本效益、给药方案、经济模型、治疗相关不良事件和临床结果可能会影响结果，最终影响最终的报销决定和付款人可接受的价格。有趣的是，与临床反应和不良事件相比，成本效益和经济模型对结果的影响似乎更大。
诊断/预测算法的验证和确认
本文介绍了在先进新型武器平台中开发预测和健康管理 (PHM) 功能所面临的程序和技术挑战。在最高级别，它提出了将 PHM 优势和目标与后勤支持概念以可衡量的方式联系起来的具体策略。作者还提供了使用这种方法的示例，以确保 PHM 元素已在飞机上投入使用。在下一个级别，作者评估了 PHM 算法和传感器套件中使用的验证和确认 (V&V) 方法。前向拟合应用通常不太容易获得现场和最终系统数据，这给诊断覆盖率、检测率和误报率的验证带来了额外的障碍。作者将演示特定工具，以使用测试台开发数据、类似组件故障数据以及最终的现场数据的组合来提供 V&V 用例。将介绍故障检测、诊断和预测功能元素的指标。此外，作者还讨论了模拟和真实故障数据的使用，以及为预测系统的现场性能而开发的策略。讨论了信号噪声、测量不确定性和阈值设置的影响。还讨论了现场数据可用性的“性能指标增长”概念，并提供了这些技术和工具在应对新飞机部署挑战方面的具体应用。
诊断/预测算法的验证和确认
本文介绍了在先进新型武器平台中开发预测和健康管理 (PHM) 功能所面临的程序和技术挑战。在最高级别，它提出了将 PHM 优势和目标与后勤支持概念以可衡量的方式联系起来的具体策略。作者还提供了使用这种方法的示例，以确保 PHM 元素已在飞机上投入使用。在下一个级别，作者评估了 PHM 算法和传感器套件中使用的验证和确认 (V&V) 方法。前向拟合应用通常不太容易获得现场和最终系统数据，这给诊断覆盖率、检测率和误报率的验证带来了额外的障碍。作者将演示特定工具，以使用测试台开发数据、类似组件故障数据以及最终的现场数据的组合来提供 V&V 用例。将介绍故障检测、诊断和预测功能元素的指标。此外，作者还讨论了模拟和真实故障数据的使用，以及为预测系统的现场性能而开发的策略。讨论了信号噪声、测量不确定性和阈值设置的影响。还讨论了现场数据可用性的“性能指标增长”概念，并提供了这些技术和工具在应对新飞机部署挑战方面的具体应用。
诊断/预测算法的验证和确认
本文介绍了在先进新型武器平台中开发预测和健康管理 (PHM) 功能所面临的程序和技术挑战。在最高级别，它提出了将 PHM 优势和目标与后勤支持概念以可衡量的方式联系起来的具体策略。作者还提供了使用此方法的示例，以确保 PHM 元素已购买到飞机上所需的东西。在下一个级别，作者评估了 PHM 算法和传感器套件中使用的验证和确认 (V&V) 方法。在正向拟合应用中，现场和最终系统数据通常较少可用，这给诊断覆盖率、检测率和误报率的验证带来了额外的障碍。作者将演示特定工具，以使用测试台开发数据、类似组件故障数据以及最终的现场数据的组合来提供 V&V 用例。将介绍故障检测、诊断和预测功能元素的指标。此外，作者讨论了模拟和真实故障数据的使用，以及为预测系统现场性能而制定的策略。讨论了信号噪声、测量不确定性和阈值设置的影响。还讨论了具有现场数据可用性的“性能指标增长”概念，并提供了这些技术和工具在应对新飞机部署挑战中的具体应用。
诊断/预测算法的验证和确认
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诊断/预测算法的验证和确认
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人工智能败血症预测算法学会说话
保留所有权利。未经许可不得重复使用。（未经同行评审认证）是作者/资助者，已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此预印本的版权持有者此版本于 2021 年 5 月 13 日发布。；https://doi.org/10.1101/2021.05.06.21256764 doi：medRxiv 预印本
具有统计决策理论的预测算法的全面评估
我们认为，使用统计决策理论（SDT）进行全面的样本外（OO）评估，应取代机器学习（ML）预测研究中K折叠和常见任务框架验证的当前实践。SDT提供了一个正式的常见框架，用于在所有可能的（1）培训样本中执行全面的OOS评估，（2）可能会生成培训数据的人群，以及（3）预测兴趣的种群。关于特征（3），我们强调，SDT要求从业者直接面对未来看起来不像过去的可能性，并在构建预测算法时可能需要从一个人群推断到另一个人群。SDT在抽象方面很简单，但通常在计算上要求实施。，当通过均方误差或通过错误分类速率衡量预测准确性时，我们讨论了SDT的可行实施进度。我们总结了研究设置，其中将从预测感兴趣的人群的亚群中产生培训数据。我们考虑条件预测，并对可能生成培训数据的可能人群的状态空间进行了替代限制。我们提出了该方法的说明性应用于预测患者疾病以告知临床决策的问题。我们通过呼吁ML研究人员，计量经济学家和统计学家来扩大实施SDT是可行的领域的结论。我们有机会在西北大学和芝加哥大学的研讨会以及布朗大学和康奈尔大学会议上介绍这项工作。
评估2型糖尿病风险预测算法的种族偏见
2型糖尿病的风险预测模型可用于早期检测高风险的个体。但是，模型也可能偏向临床决策过程，例如，种族群体之间的风险误差差异差异。我们调查了国家糖尿病预防计划发布的糖尿病前风险测试（PRT）以及两个预后模型，即弗雷明汉后代风险评分，而ARIC模型，非西班牙裔白人和非西班牙黑人之间的种族偏见。我们使用了国家卫生和营养检查调查（NHANES）数据，在1999年至2010年之间进行了六个独立的两年批次。总共包括了9,987名成年人，没有事先诊断出尿液和禁食的血液样本。根据风险模型，我们计算了2型糖尿病的种族和年平均预测风险。我们将预测的风险与从种族群体中从美国糖尿病监测系统中提取的观察到的风险进行了比较（汇总校准）。在整个调查年份中，所有研究模型都被发现对种族的校准都误解了。未估计的2型糖尿病风险对非西班牙裔白人的风险高估，非西班牙裔黑人的风险低估了。PRT和ARIC模型都超过了两个种族的风险，但对于非西班牙裔白人来说，这是更多的。这些地标模型比非西班牙裔黑人更严重地高估了非西班牙裔白人2型糖尿病的风险。另一方面，较大比例的非西班牙裔黑人可能会被不优雅和处理不足。这可能导致较大比例的非西班牙裔白人被培养为预防性干预措施，但这也增加了该组中过度诊断和过度治疗的风险。