预测

但电子健康记录也是模型预测的目的地——以及这些预测的后果。

患者人口结构的变化、不断发展的护理标准、新药物或临床实践的变化，都可能导致模型的预测变得不那么准确——这种现象被称为模型漂移。

第一个也许也是最关键的步骤是系统地记录模型预测何时以及如何可能影响临床护理。

这些数据集可以通过标记模型预测影响临床决策的患者记录、进行回顾性审计以识别此类案例以及使用人工智能前的数据来避免污染来组装。

研究人员预测有1060万例新增胃癌将发生在亚洲。

建立了任意圆弧和曲线状柔性电极动态变形和型面预测的理论模型；

通过模型预测阳极的水合质子浓度并且筛选，成功地降低了材料“试错”所造成的高成本和长周期。

输出端：量化态势指标（如威胁概率、资源缺口）、短期预测轨迹（如敌方移动路径、网络攻击概率分布）。

为何根据“引文桂冠奖”预测诺贝尔奖不靠谱？

他们不断构建关于世界的内部模型，用于预测下一步会发生什么，6个月婴儿对“违反物理预期”的事件（如物体穿墙）表现出更长注视（Baillargeon的“违反期望”实验）；

婴儿可以从经验学习，能够统计学习+因果推理+预测误差，AI对应的技术是元学习、自监督学习、世界模型；

婴儿的学习是无监督/自监督+少量监督的混合，依赖预测误差和结构抽象，而非大数据暴力拟合，AI中对应元学习、世界模型、预测编码网络。

思想：智能体通过行动减少预测误差（而不仅仅是更新模型）。

所以，智能的核心不仅是反应，更是主动预测未来并最小化预测误差。

目标≡最小化预测误差（即感官输入与内部模型的差异）

结果：婴儿盯着更久（高预测误差）。

训练：预测下一帧视频，最小化预测误差。

预测编码核心原理是最小化预测误差，预测编码框架由KarlFriston等人发展，核心方程是自由能原理（FreeEnergyPrinciple）：

预测误差需要先验（如“物体不能悬浮”），这些先验从哪来？

随着这一循环的不断推进，模型的预测能力逐步增强，同时实验工作也得以高效地聚焦于具有潜在应用前景的P-SOEC阳极氧化物。

3、具有预测能力

3、具有预测能力婴儿的大脑是预测机器。

婴儿智能中隐藏着智能的三大秘密，即具有明确的目标、可从反正面经验中学习、具有预测能力。

婴儿预测能力体现在内部模型+违反期望检测，AI对应的技术是预测编码、生成模型、主动推理。

人类的算计性知感（如定向/定性判断、意图假设）修正机器模型的先验假设或参数，共同优化对未来态势的动态预测能力。

群体智能协同，扩展至“人机群”协同，整合多人类专家与多智能体的预测能力。

HPC作为反映质子传导能力的关键参数，其预测结果能够为目标组分的筛选与合成提供指导。

在模型训练过程中，采用10折交叉验证方法，以此确保预测结果的可靠性。

预测结果表明，A位的Ba和Ca有利于质子引入，使其成为理想的质子导体。

但有一个问题：在学习预测结果的过程中，模型也会吸收训练数据中固有的临床决策、关系和偏差。

基于多维度和多方面的表征，具体如下：(1)运用机器学习进行预测筛选；

任何长期解决方案都需要从根本上重新思考如何在医疗保健环境中部署预测模型。

例如，用已经使用类似模型的医院的数据测试新的死亡率预测模型，可能会表明它的表现比实际更差。

即使我们表面上接受随机对照试验能够提供预测模型有效性的可用证据，它们也伴随着巨大的财务和时间成本。

尽管电子健康记录的采用在全球范围内有所不同，但它在许多高收入国家已深深嵌入，既作为预测模型训练数据的来源，也作为将这些预测返回给临床医生的系统。

这些将是故意不部署预测模型的机构，以保留干净的数据环境。

这在今天不是标准做法，但它是在临床环境中安全、负责任地使用预测模型的关键第一步。

随着更多预测模型并行部署，挑战随之而来：一家医疗机构应该选择同时运行多少个模型？

这种迭代优化机制有力地促进了预测模型与实验研究的协同共进，在提高材料筛选效率的同时，确保了研究方向的科学性与准确性。

大脑≡预测机器

婴儿的大脑是预测机器。

模型展现出极为优异的预测性能，具体体现为：决定系数R2达到0.91±0.02、均方根误差(RMSE)为0.018±0.001molunit⁻1，平均绝对误差(MAE)为0.011±0.001molunit⁻1(见图2b-d)。

4、交互层：双向动态反馈机制机器→人类：通过可解释AI（XAI）技术（如注意力热力图、反事实解释）展示预测依据（如“敌方移动预测基于过去3次类似轨迹”），降低认知负荷。

如果一个模型有助于预防不良事件，其预测的事件就不会发生——例如，患者不会死于败血症——其真实世界的性能可能看起来有所下降。

通过模型预测阳极的水合质子浓度并且筛选，成功地降低了材料“试错”所造成的高成本和长周期。

4、交互层：双向动态反馈机制机器→人类：通过可解释AI（XAI）技术（如注意力热力图、反事实解释）展示预测依据（如“敌方移动预测基于过去3次类似轨迹”），降低认知负荷。

当前医疗保健预测建模的方法没有考虑模型之间以及模型与临床决策之间的相互作用。

他们不断构建关于世界的内部模型，用于预测下一步会发生什么，6个月婴儿对“违反物理预期”的事件（如物体穿墙）表现出更长注视（Baillargeon的“违反期望”实验）；

婴儿的学习是无监督/自监督+少量监督的混合，依赖预测误差和结构抽象，而非大数据暴力拟合，AI中对应元学习、世界模型、预测编码网络。