Компьютерная наука > Искусственный интеллект [представлен 16 сентября 2026 года] Название: HPOQuest: Диагностический агент по борьбе с заболеваниями, использующий активный финотипный взгляд на приобретение PDF HTML (экспериментальный) резюме: более 300 миллионов человек во всем мире страдают от одного из 7000 известных редких заболеваний, однако диагноз остается сложным в силу того, что пациенты первоначально имели неполные и разнородные фенотипы. Мы представляем HPOQuest, бесплатные рамки для последовательного приобретения фенотипа в случае редкого заболевания. Начиная с небольшого набора наблюдаемых фенотипов пациентов, HPOQuest поддерживает вероятностное ранжирование заболеваний и итеративно отбирает информативные последующие вопросы для оказания помощи пациентам во время обследования. Подтвержденные фенотипы обновляют рейтинг болезни, а все ответы - набор вопросов кандидата. В четырех контрольных группах HPOQuest значительно улучшает диагностику от редких начальных фенотипов, при этом прирост составляет до 30% по адресу Reach@1 и 45% по позиции Anet@5. Эти результаты свидетельствуют о том, что последовательное приобретение фенотипа может существенно улучшить диагностику редких заболеваний по причине ограниченности первоначальных клинических данных. Текущий контекст просмотра: cs.AI ссылки и цитаты Загрузка... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?) Подключённые документы (что такое подсоединенные бумаги?) Litmaps…
HPOQuest: Диагностический агент, использующий активный фенотип
arXiv: 2609.18431v1 Annualce Type: cross Brieft: более 300 миллионов человек во всем мире страдают от одной из 7000 известных редких болезней, однако диагностика по-прежнему затруднена в силу того, что пациенты с изначально неполными и разнородными фенотипами. Мы представляем HPOQuest, бесплатные рамки для последовательного приобретения фенотипа в случае редкого заболевания. Начиная с небольшого набора наблюдаемых фенотипов пациентов, HPOQuest поддерживает вероятностное ранжирование заболеваний и итеративно отбирает информативные последующие вопросы для оказания помощи пациентам во время обследования. Подтвержденные фенотипы обновляют рейтинг болезни, а все ответы - набор вопросов кандидата. В четырех контрольных группах HPOQuest значительно улучшает диагностику от редких начальных фенотипов, при этом прирост составляет до 30% по адресу Reach@1 и 45% по позиции Anet@5. Эти результаты показывают, что последовательное приобретение фенотипа может существенно улучшить диагностику редких заболеваний по сравнению с ограниченным первоначальным клином