临床类别不平衡下选择性预测的结构性缺陷

一项研究指出，在临床类别不平衡场景下，标准不确定性度量实际反映的是类别归属而非临床模糊性，会系统性惩罚少数类患者。作者在56种合成条件和多发性硬化、帕金森病、阿尔茨海默病三个队列上验证，全局指标要么使少数类敏感度崩塌，要么以牺牲多数类为代价保护少数类。 作者称，将CCR与阈值感知指标结合可恢复严格单调性，正确识别模糊病例并缓解少数类排除。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。