Buchumschlag

Early Prediction of Sepsis: Feature-Aligned Transfer Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Komolafe, Oyindolapo O., Mei, Zhimin, Zarate, David Morales, Spangenberg, Gregory William
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Improving Early Sepsis Onset Prediction Through Federated Learning
von: Düsing, Christoph, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MEET-Sepsis: Multi-Endogenous-View Enhanced Time-Series Representation Learning for Early Sepsis Prediction
von: Tan, Zexi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainable AI For Early Detection Of Sepsis
von: Thakur, Atharva, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SepsisCalc: Integrating Clinical Calculators into Early Sepsis Prediction via Dynamic Temporal Graph Construction
von: Yin, Changchang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable AI for Fair Sepsis Mortality Predictive Model
von: Chang, Chia-Hsuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CSRA: Controlled Spectral Residual Augmentation for Robust Sepsis Prediction
von: Guo, Honglin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Geometrically Aligned Transfer Encoder for Inductive Transfer in Regression Tasks
von: Ko, Sung Moon, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Conformal Prediction with Learned Features
von: Kiyani, Shayan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Singular Vectors of Attention Heads Align with Features
von: Franco, Gabriel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exploring Time-Step Size in Reinforcement Learning for Sepsis Treatment
von: Sun, Yingchuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Transfer Learning for Temporal Link Prediction
von: Chatterjee, Ayan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Stable CDE Autoencoders with Acuity Regularization for Offline Reinforcement Learning in Sepsis Treatment
von: Gao, Yue
Veröffentlicht: (2025)

Learning Preference-Based Objectives from Clinical Narratives for Dynamic Sepsis Treatment
von: Tan, Daniel J., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exploiting Edge Features for Transferable Adversarial Attacks in Distributed Machine Learning
von: Rossolini, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parametric Feature Transfer: One-shot Federated Learning with Foundation Models
von: Beitollahi, Mahdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Learning for Detecting and Early Predicting Chronic Obstructive Pulmonary Disease from Spirogram Time Series
von: Mei, Shuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Directly Aligning the Full Diffusion Trajectory with Fine-Grained Human Preference
von: Shen, Xiangwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Learning for Early Prediction of EV Charging Demand
von: Perifanis, Vasilis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Machine Learning-Based Genomic Linguistic Analysis (Gene Sequence Feature Learning): A Case Study on Predicting Heavy Metal Response Genes in Rice
von: Yang, Ruiqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph Attention-based Adaptive Transfer Learning for Link Prediction
von: Lu, Huashen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scalable Multi-Task Transfer Learning for Molecular Property Prediction
von: Lee, Chanhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causally Aligned Curriculum Learning
von: Li, Mingxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Target-Aligned Reinforcement Learning
von: Pleiss, Leonard S., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Stroke Prediction using Clinical and Social Features in Machine Learning
von: Chadha, Aidan
Veröffentlicht: (2024)

Multitask Extension of Geometrically Aligned Transfer Encoder
von: Ko, Sung Moon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comparative Study of Machine Learning Techniques for Early Prediction of Diabetes
von: Alzboon, Mowafaq Salem, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Online Transfer Learning for RSV Case Detection
von: Sun, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Explainable Molecular Property Prediction: Aligning Chemical Concepts with Predictions via Language Models
von: Wang, Zhenzhong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Reproducibility in Predictive Process Mining: SPICE -- A Deep Learning Library
von: Stritzel, Oliver, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Temporal Sepsis Modeling: a Relational and Explainable-by-Design Framework
von: Lemaire, Vincent, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Formally Verifying and Explaining Sepsis Treatment Policies with COOL-MC
von: Gross, Dennis
Veröffentlicht: (2026)

Investigating potential causes of Sepsis with Bayesian network structure learning
von: Petrungaro, Bruno, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Using Early Readouts to Mediate Featural Bias in Distillation
von: Tiwari, Rishabh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

REMEDI: Relative Feature Enhanced Meta-Learning with Distillation for Imbalanced Prediction
von: Liu, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Predictive Inference With Fast Feature Conformal Prediction
von: Tang, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Fair Dataset Distillation via Cross-Group Barycenter Alignment
von: Moslemi, Mohammad Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2026)

On Double Descent in Reinforcement Learning with LSTD and Random Features
von: Brellmann, David, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Towards Predicting the Success of Transfer-based Attacks by Quantifying Shared Feature Representations
von: Dale, Ashley S., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Model Ranking: Predictability-Aligned Evaluation for Time Series Forecasting
von: Feng, Wanjin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Empowering Clinicians with Medical Decision Transformers: A Framework for Sepsis Treatment
von: Rahman, Aamer Abdul, et al.
Veröffentlicht: (2024)