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不确定性感知机器学习模型前瞻性验证用于SPMS分类
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AI 综述
2026年10月11日，一篇medRxiv预印本报道了对不确定性感知机器学习模型的前瞻性验证。该研究基于瑞典多发性硬化登记库（SMSReg），采用保形预测（CP）的随机森林模型，在SMSReg-2025队列（15,719人、45,077次就诊）中按就诊层面分类复发缓解型MS（RRMS）准确率92%、继发进展型MS（SPMS）准确率95%，个体层面敏感性98%、特异性89%、F1-score 0.75。报道未提及此前是否有相关报道，目前进展即为该预印本发布的前瞻性验证结果。
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最新进展10月11日 08:00
medRxiv预印本发布基于SMSReg的前瞻性验证结果，SPMS分类准确率95%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月11日
- medRxiv 预印本不确定性感知机器学习模型前瞻性验证：基于瑞典多发性硬化登记库分类继发进展型MS
一项基于瑞典多发性硬化登记库（SMSReg）的前瞻性验证显示，采用保形预测（CP）的随机森林模型在SMSReg-2025队列（15,719人、45,077次就诊）中，按就诊层面分类RRMS准确率92%、SPMS准确率95%，个体层面敏感性98%、特异性89%、F1-score 0.75。
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