RELEAP: KI-gestützte Active Learning Methode verbessert EHR-Phänotypisierung
Die Phänotypisierung von elektronischen Gesundheitsdaten (EHR) stützt sich häufig auf verrauschte Proxy‑Labels, was die Zuverlässigkeit nachgelagerter Risikoprediktionen stark beeinträchtigt. Aktives Lernen kann die Annotationskosten senken, jedoch verlassen sich die meisten Ansätze auf feste Heuristiken und garantieren nicht, dass die Verfeinerung des Phänotyps die Vorhersageleistung tatsächlich steigert.
