AI弃权机制识别精神科试验亚组

一项回顾性多数据集研究评估带弃权机制的人工智能方法，能否从小样本、高噪声的精神科试验数据中识别抑郁与精神分裂症患者亚组，分析纳入CATIE精神分裂症数据集。该方法让模型在信息不足时弃权，以提升可解释性并分离出有可重复证据支持的患者亚群。研究者指出，精神科试验依赖临床量表评分，标签可靠性低于影像数据，且样本量难以覆盖全部患者类型。目前该研究为回顾性分析，结论尚待进一步验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。