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2011 | OriginalPaper | Chapter

Reliable Probabilistic Prediction for Medical Decision Support

Author : Harris Papadopoulos

Published in: Artificial Intelligence Applications and Innovations

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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A major drawback of most existing medical decision support systems is that they do not provide any indication about the uncertainty of each of their predictions. This paper addresses this problem with the use of a new machine learning framework for producing valid probabilistic predictions, called Venn Prediction (VP). More specifically, VP is combined with Neural Networks (NNs), which is one of the most widely used machine learning algorithms. The obtained experimental results on two medical datasets demonstrate empirically the validity of the VP outputs and their superiority over the outputs of the original NN classifier in terms of reliability.

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Metadata
Title
Reliable Probabilistic Prediction for Medical Decision Support
Author
Harris Papadopoulos
Copyright Year
2011
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-23960-1_32

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