机器学习在急诊和重症监护中处理不平衡临床数据的鲁棒性和可扩展性

本文重点关注机器学习在急诊和重症监护中处理不平衡临床数据的应用，这是该领域的一个常见挑战。这项研究可能探索了在处理某些结果或情况明显少于其他情况的数据集时，如何提高模型的性能和可靠性。提到鲁棒性和可扩展性表明，该研究调查了这些模型在各种条件下的表现如何，以及它们如何处理大型数据集。