اختبار متانة نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية: مجموعات بيانات MIMIC-III وeICU وSEER
2025-03-29
تقيم هذه الدراسة دقة نماذج التعلم الآلي في التنبؤ بنتائج الأمراض الخطيرة: خطر الوفيات داخل المستشفى خلال 48 ساعة، وبقاء مرضى سرطان الثدي لمدة 5 سنوات، وبقاء مرضى سرطان الرئة لمدة 5 سنوات. تم استخدام ثلاث مجموعات بيانات - MIMIC-III وeICU وSEER - باستخدام نماذج مثل LSTM وMLP وXGBoost. لاختبار متانة النموذج، تم تصميم طرق مختلفة لإنشاء حالات الاختبار، بما في ذلك الاختلافات القائمة على السمات، وزيادة الانحدار، والنهج القائمة على مقياس غلاسغو للغيبوبة. قامت الدراسة بتقييم أداء النموذج في هذه الحالات الصعبة، وكشفت عن أداء متغير عبر مجموعات البيانات والأساليب، مما يبرز الحاجة إلى تحسينات إضافية لتعزيز الموثوقية.
الذكاء الاصطناعي
متانة النموذج