可以立即解释任何电子表格的人工智能工具

新闻和观点
2025 年 1 月 8 日

人工智能已经被广泛用于从数据表推断结果，但这通常涉及为每个任务创建一个模型。一刀切的模型让这个过程变得更加容易。

邓肯·麦克埃尔弗莱什
1. Duncan C. McElfresh 就职于斯坦福医疗保健中心 (Stanford, California 94305, USA)。

假设您经营一家医院，您想要估计哪些患者病情恶化的风险最高，以便您的员工可以优先考虑他们的护理¹。您创建一个电子表格，其中每个患者占一行，相关属性（例如年龄或血氧水平）列。最后一栏记录该人在逗留期间是否病情恶化。然后，您可以将数学模型与这些数据拟合，以估计入院患者病情恶化的风险。这是表格机器学习的典型示例，表格机器学习是一种使用数据表进行推理的技术。这通常涉及为每项任务开发和培训定制模型。写在自然,霍尔曼等人。²报告一个模型，该模型可以对任何数据集执行表格机器学习，而无需专门进行训练。

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自然 第637章，274-275（2025）

doi：https://doi.org/10.1038/d41586-024-03852-x

参考

海兰，S.L.等人。 自然医学。 26，364–373 (2020)。
文章一个考研一个谷歌学术一个
霍尔曼，N.等人。自然 第637章，319–326 (2025)。
文章一个谷歌学术一个
萨托 (Sartor)，G. 和洛雷吉亚 (Loreggia)，A.在线内容过滤或审核算法的影响 – 上传过滤器。（欧盟，2020 年）。
谷歌学术一个
卡梅克，S.K.等人。 ACM 计算。幸存者。 54，175（2022）。
文章一个谷歌学术一个
古拉贾，S.等人。arXiv 预印本https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.07715（2023）。

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