arXiv 机器学习· Taimoor Ahmad·· 1 天前AI 评分24
CALIBRA：面向可迁移哮喘风险预测的校准优先跨人群多模态时序学习
Calibration-First Cross-Cohort Multimodal Temporal Learning for Transferable Asthma-Risk Forecasting
AI 导读
研究团队提出 CALIBRA，一种在数据不完整与跨人群迁移场景下进行短周期哮喘风险预测的校准优先多模态时序学习框架。该框架利用可靠性门控抑制过时或缺失模态，通过梯度反转抑制队列特征偏移，并结合拆分共形预测提供拒识预测能力。在受控偏移的半合成基准测试中，CALIBRA 取得 0.717 的平均 AUROC、0.224 的 AUPRC 与 0.098 的 Brier 评分。
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