Validarea prospectivă a unui model de învățare automată conștient de incertitudine pentru clasificarea sclerozei multiple progresive secundare
Un model de pădure aleatorie cu predicție conformă a fost validat prospectiv pe date din registrul suedez de scleroza multiplă pentru a clasifica progresiunea bolii de la forma recurent-remitentă la forma secundar-progresivă, obținând 98% sensibilitate și 95% acuratețe, depășind criteriile standard Lorscheider. Modelul furnizează estimări ale incertitudinii alături de predicții, sprijinind intervenția clinică mai timpurie în monitorizarea progresiunii SM.
