临床时间序列预测的机器学习: Mayra Elwes 访谈

摘要

Mayra Elwes 是科隆大学医院生物医学信息学研究所计算机科学方向的二年级博士生，研究聚焦临床时间序列预测中机器学习的泛化与领域自适应，尤其是跨医院泛化场景。针对模型部署到训练数据未覆盖的诊所时因患者人群、临床实践或测量设备差异导致的数据分布偏移与性能下降，她以重症监护室为用例，依据已观测生命体征参数预测血氧水平与动脉平均血压，以改进低血压和低氧血症预测。因该任务缺乏标准 AI 基准，她与临床合作者设计了新基准，目前在科隆大学医院收集中；其开源工具包括 WavePrep、Algorithm2Domain 与 MIMIC-III Waveform Database Matched Subset。她还提出同时报告与下游任务相关的分布偏移和性能下降的评估策略，使结果在私有数据集之间、不同任务之间也具可比性。