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Ergebnisse für “Risikobewertung”
Forschung

<p>Neues Scoring-Modell erkennt mehrfache Prompt‑Injection‑Angriffe zuverlässig</p> <p>Eine kürzlich veröffentlichte Arbeit auf arXiv präsentiert ein innovatives Verfahren zur Erkennung von Multi‑Turn Prompt‑Injection‑Angriffen gegen große Sprachmodelle. Während bisherige Ansätze die Gefahr einzelner Gesprächs­schritte isoliert bewerten, fehlt bislang eine robuste Methode, um die Risikobewertung über mehrere Konversationsturns hinweg zu aggregieren.</p> <p>Die Autoren zeigen, dass die gängige gewichtete Mit
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>RareAlert: Früherkennung seltener Krankheiten mit KI-gestützter Risikobewertung</p> <p>Ein neues Screening-System namens RareAlert soll die lange Diagnoseverzögerung bei seltenen Erkrankungen reduzieren. Durch die Analyse von Routinedaten aus Erstuntersuchungen erkennt es frühzeitig Patienten mit hohem Risiko für seltene Krankheiten.</p> <p>RareAlert nutzt die kombinierten Erkenntnisse von zehn großen Sprachmodellen (LLMs). Diese Signale werden mit maschinellem Lernen kalibriert und gewichtet, bevor sie

arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Heterogene Graphenmodelle steigern Kreditausfallvorhersage – GNNs & Ensemble</h1> <p>Ein neues Forschungsprojekt aus dem Bereich der Kreditrisikobewertung zeigt, dass heterogene Graphenmodelle die Vorhersage von Kreditausfällen deutlich verbessern können. Dabei wurden über 31 Millionen Knoten und mehr als 50 Millionen Kanten in einem riesigen Finanzgraphen zusammengeführt, der neben klassischen Kreditnehmerdaten auch detaillierte Transaktionsinformationen wie Ratenzahlungen, POS-Guthaben und Kreditkarte
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Klinische Entscheidungsfindung: Warum Ärzte fast‑and‑frugal Heuristiken nutzen</h1> <p>Die meisten KI‑Systeme im Gesundheitswesen arbeiten als reine Vorhersage‑Engines, die Labels oder Risikobewertungen liefern. In der Praxis hingegen ist die klinische Entscheidungsfindung ein zeitlich begrenztes, sequentielles Kontrollproblem, das unter Unsicherheit stattfindet. Ärzte kombinieren Informationssammlung mit irreversiblen Handlungen und lassen sich dabei von Regret, Einschränkungen und Patientenwerten leit
arXiv – cs.AI
Forschung

<h1>Multimodales Lernmodell prognostiziert Herz‑Kreislauf‑Risiken in Populationen</h1> <p>Ein neues multimodales Lernframework, das auf Cross‑Modal‑Transformern, Graph‑Neural‑Netzwerken und kausaler Repräsentations­lernen basiert, verspricht die nächste Generation der Herz‑Kreislauf‑Risiko­vorhersage. Das Modell integriert genetische Varianten, kardiale MRT‑Bilder, EKG‑Wellenformen, Wearable‑Daten und strukturierte elektronische Gesundheitsakten, um individuelle Risikobewertungen zu liefern.</p> <p>Um die A
arXiv – cs.LG