Автоадат: Надежная адаптация с небольшим числом выстрелов в рамках клинических изменений распределения

arXiv:2610.11162v1 Annualce Type: New High Stravision: Крупные заранее подготовленные клинические модели обеспечивают практический способ повторного использования приобретенных ранее знаний в больницах путем адаптации моделей к ним. На практике целевая больница может иметь лишь небольшую группу пациентов с маркировкой, а это обычно называется малоскоростной адаптацией. Это требует принятия множества решений, например о том, какую заранее подготовленную модель можно адаптировать, сколько следует обновить модели и какие пациенты использовать. Тем не менее этот процесс сталкивается с двумя главными проблемами. Во-первых, наилучшие стратегии адаптации различаются в зависимости от клинических задач. Во-вторых, оценка и сопоставление потенциальных стратегий становятся ненадежными в силу небольшой группы пациентов. В этой работе мы введем AutoAdapt с двумя основными конструкциями для решения этих задач. Адаптер определяет расширяющееся пространство адаптационных рецептов, и Автоматизатор представляет собой взвешенное сочетание рецептов на основе доказательств внутри адаптивных пациентов. Мы предлагаем правило надежности для обеспечения того, чтобы только наиболее эф