predictive modeling

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RESEARCHarXiv CS.AI·19h atrás

Reconstructing and forecasting disease trajectories of patients with Alzheimer's disease using routine data in resource-constrained settings

Esta pesquisa visa reconstruir e prever as trajetórias da doença de Alzheimer utilizando dados de rotina em ambientes com recursos limitados. Propõe-se uma estrutura unificada para a previsão bidirecional de pontuações cognitivas a partir de visitas irregulares, permitindo interpolação e extrapolação, além de fornecer estimativas de incerteza calibradas.

forecasting disease progression Alzheimer's disease predictive modeling

RESEARCHarXiv CS.LG·08/05/2026

Nationwide EHR-Based Chronic Rhinosinusitis Prediction Using Demographic-Stratified Models

O estudo utiliza dados de prontuários eletrônicos de nível nacional do programa All of Us para prever o diagnóstico de rinossinusite crônica (RSC) usando um histórico pré-diagnóstico de dois anos. Ele implementa um pipeline híbrido de seleção de recursos para lidar com a escassez e dimensionalidade dos dados, visando superar as limitações de estudos anteriores e melhorar a generalização.

Healthcare predictive modeling chronic rhinosinusitis medical research

RESEARCHarXiv CS.LG·27/04/2026

When Quotes Crumble: Detecting Transient Mechanical Liquidity Erosion in Limit Order Books

Esta pesquisa propõe um método para detectar a erosão transitória de liquidez ("quotes em colapso") em livros de ordens eletrônicos, distinguindo-a entre retirada mecânica e reprecificação informacional. Utilizando o simulador ABIDES para dados de referência, um modelo neural é desenvolvido que supera significativamente as linhas de base na identificação desses eventos em diversas condições de mercado.

neural networks machine learning predictive modeling Financial Markets

RESEARCHarXiv CS.LG·04/05/2026

Smart Ensemble Learning Framework for Predicting Groundwater Heavy Metal Pollution

Este estudo desenvolve uma estrutura preditiva para modelar o Índice de Poluição por Metais Pesados (HPI) na água subterrânea, utilizando transformações de resposta e aprendizado de máquina em conjunto. O objetivo é superar os desafios da complexidade estatística e heterogeneidade espacial das contaminações, que afetam as previsões de métodos convencionais.

ensemble learning heavy metal contamination machine learning predictive modeling