研究目的
提出一种替代分类方法，该方法承认某些情况下信息的缺失，当与患者疾病相关的属性提供零或极少量信息时，不进行分类以避免可能有害的治疗。
研究成果
以互信息为核心的凯利分类方法，为根据预测信号的清晰度判断何时行动或放弃提供了有价值的框架。该方法通过识别并揭示零信息区域，有助于避免潜在有害的治疗行为。
研究不足
该研究的局限性在于使用了特定数据集（荷兰癌症研究所乳腺癌数据集），并且主要将互信息作为信息价值的主要衡量标准。该方法可能需要在不同数据集和临床环境中进行验证。
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[IEEE 2019年光子学北美会议(PN) - 加拿大魁北克市(2019.5.21-2019.5.23)] 2019年光子学北美会议(PN) - 带内泵浦复合Nd:YVO/Nd:GVO激光器
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[IEEE 2019年光子学北美会议(PN) - 加拿大魁北克市(2019.5.21-2019.5.23)] 2019年光子学北美会议(PN) - 带内泵浦复合Nd:YVO/Nd:GVO激光器
DOI：10.1109/pn.2019.8819525
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
在二分类问题中，双向混淆矩阵及其对应指标（如敏感性和特异性）已如此普遍，以至于结果审查者可能意识不到还存在其他更现实的数据可视化方式——这在风险与收益考量至关重要的情况下尤为明显。本文提出的方法认为：分类不必对数据集中的每个实例都给出结论。若算法发现某些实例（如医疗数据集中的病例）涉及患者疾病的属性提供零价值信息，就不应做出分类判断。从医生角度看，披露无价值信息值得欢迎，因为这能避免潜在有害治疗。由此推论，分类器开发者可以提供汇总结果，帮助使用者判断采取行动（作为）或不行动（不作为）是否审慎。关键不在于所有案例都要平衡敏感性与特异性，而在于优化部分案例的处置决策。该解释基于约翰·凯利将赌博与香农信息理论关联的研究，同时融合了格雷厄姆的安全边际、伯努利的效用理论及希波克拉底誓言。我们以荷兰癌症研究所乳腺癌数据集为例：研究发现常用的乳腺癌预后分子检测指标"复发评分"存在无信息区间，该无信息子集曾被归入阳性结果以提高敏感性，但这种缺乏有效信息的阳性判定可能导致患者接受潜在有害治疗。
作者：
LESLIE W. DALTON
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