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本文针对临床预测中治疗导致的标签不确定性问题，以心脏骤停后神经预后判断为案例研究。作者提出了一个纳入专家对反事实结果标注的框架，并强调了确定病例与不确定病例之间准确性的权衡。
加州大学伯克利分校的研究人员利用数十万份心电图训练了一个AI模型，该模型能够检测到一种此前未被识别的信号，相比现有方法更准确地预测心脏性猝死风险，每年有望挽救数千人的生命。