最优个性化辅助决策通用算法和基础框架(关键领域)

BAI-OPTIMA (BenAI common OPTimal Individualised decision MAking algorithms and foundational framework)

项目起源于医学决策系统,随时间推移,在推理框架泛化和领域知识引入之后,有可能转变为一个通用决策基础框架

架构:

GID德械师模型

主要模型和创新点1。通过加入抽象和逆抽象(如医学指南,医师专家智能,禁忌药等规则),效用方程,实现小数据集训练,(有限)泛化。

什么是抽象和逆抽象?常见问题

数学:

D-logic 决策逻辑

弥补现有AI分类和回归的缺陷,趋近于人类决策逻辑

算法:

logic-MCUR 逻辑加综合考量决策算法

创新点2,实现决策逻辑

发现新抽象算法DON 1-3

创新点3

DON-I: 算法1

发现专家智能,如提取医学专家个人经验

DON-II: 算法2

发现决策触发阈值

DON-III: 算法3

模型无关基于概率的可解释性,即可解释性AI

SIR相似性推理算法

创新点4,相似性推理,寻找相似历史案例

logic-U-NN逻辑加不确定区间神经网络算法

logic-MCUR简化版算法

潜在应用场景

当前项目亟待解决的问题

这里

BAI-OPTIMA项目最新文档

项目简介pdf

项目基于笨AI认为的未来智能

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