Buchumschlag

Towards Trustworthy Vital Sign Forecasting: Leveraging Uncertainty for Prediction Intervals

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wang, Li Rong, Henderson, Thomas C., Ong, Yew Soon, Ng, Yih Yng, Fan, Xiuyi
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

Possibilistic Predictive Uncertainty for Deep Learning
von: Ni, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Robust Uncertainty Estimation under Distribution Shift via Difference Reconstruction
von: Xu, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning with Foresight: Enhancing Neural Routing Policy via Multi-Node Lookahead Prediction
von: Jiang, Xia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CUPID: A Plug-in Framework for Joint Aleatoric and Epistemic Uncertainty Estimation with a Single Model
von: Xu, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Position Paper: Rethinking Privacy in RL for Sequential Decision-making in the Age of LLMs
von: Fan, Flint Xiaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Continuous Encoding-Based Representation for Efficient Multi-Fidelity Multi-Objective Neural Architecture Search
von: Wei, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Interpretable Vital Sign Forecasting with Model Agnostic Attention Maps
von: Liu, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal SHAP: Feature Attribution with Dependency Awareness through Causal Discovery
von: Ng, Woon Yee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flow-Direct: Feedback-Efficient and Reusable Guidance for Flow Models via Non-Parametric Guidance Field
von: Tan, Kim Yong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fast Direct: Query-Efficient Online Black-box Guidance for Diffusion-model Target Generation
von: Tan, Kim Yong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distributional Multi-objective Black-box Optimization for Diffusion-model Inference-time Multi-Target Generation
von: Tan, Kim Yong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QUCE: The Minimisation and Quantification of Path-Based Uncertainty for Generative Counterfactual Explanations
von: Duell, Jamie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SiamNAS: Siamese Surrogate Model for Dominance Relation Prediction in Multi-objective Neural Architecture Search
von: Zhou, Yuyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VitalBench: A Rigorous Multi-Center Benchmark for Long-Term Vital Sign Prediction in Intraoperative Care
von: Cai, Xiuding, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Provably Robust Bayesian Counterfactual Explanations under Model Changes
von: Duell, Jamie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Closing Gaps: An Imputation Analysis of ICU Vital Signs
von: Turubayev, Alisher, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertain Multi-Objective Recommendation via Orthogonal Meta-Learning Enhanced Bayesian Optimization
von: Wang, Hongxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unveil Sources of Uncertainty: Feature Contribution to Conformal Prediction Intervals
von: Idrissi, Marouane Il, et al.
Veröffentlicht: (2025)

QuantSightBench: Evaluating LLM Quantitative Forecasting with Prediction Intervals
von: Qin, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Diversifying Policy Behaviors with Extrinsic Behavioral Curiosity
von: Wan, Zhenglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Out-of-Distribution Generalization for Neural Physics Solvers
von: Wei, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scalable Structure Learning of Bayesian Networks by Learning Algorithm Ensembles
von: Liu, Shengcai, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Policy Dispersion in Non-Markovian Environment
von: Qu, Bohao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Hierarchically Robust Zero-shot Vision-language Models
von: Dong, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FedRLHF: A Convergence-Guaranteed Federated Framework for Privacy-Preserving and Personalized RLHF
von: Fan, Flint Xiaofeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SIG: Efficient Self-Interpretable Graph Neural Network for Continuous-time Dynamic Graphs
von: Fang, Lanting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dockformer: A transformer-based molecular docking paradigm for large-scale virtual screening
von: Yang, Zhangfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Voronoi-grid-based Pareto Front Learning and Its Application to Collaborative Federated Learning
von: Chen, Mengmeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Task-Driven Causal Feature Distillation: Towards Trustworthy Risk Prediction
von: Chu, Zhixuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Meta-Inverse Physics-Informed Neural Networks for High-Dimensional Ordinary Differential Equations
von: Wei, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Benchmarking Data Heterogeneity Evaluation Approaches for Personalized Federated Learning
von: Li, Zhilong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Position Paper: Integrating Explainability and Uncertainty Estimation in Medical AI
von: Fan, Xiuyi
Veröffentlicht: (2025)

Evolvable Conditional Diffusion
von: Wei, Zhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty-Driven Reliability: Selective Prediction and Trustworthy Deployment in Modern Machine Learning
von: Rabanser, Stephan
Veröffentlicht: (2025)

Lifelong Learner: Discovering Versatile Neural Solvers for Vehicle Routing Problems
von: Feng, Shaodi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainable Uncertainty Quantification for Wastewater Treatment Energy Prediction via Interval Type-2 Neuro-Fuzzy System
von: Khaled, Qusai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Introducing Interval Neural Networks for Uncertainty-Aware System Identification
von: Ferah, Mehmet Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Modelling in Practice: Using Uncertainty to Improve Trustworthiness in Medical Applications
von: Ruhe, David, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Safe Delta: Consistently Preserving Safety when Fine-Tuning LLMs on Diverse Datasets
von: Lu, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MosaicFusion: Diffusion Models as Data Augmenters for Large Vocabulary Instance Segmentation
von: Xie, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2023)