待验证50% 置信基准精确时间

在显著性水平 ε=0.09 的设定下，63% 的结节获得了确定的单标签预测，剩余 37% 的病例被转交给临床医生判断

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/12

首次发现

来源

影像组学+共形预测：甲状腺结节良恶性分类新框架

涉及实体

TN5000concept 交叉共形预测concept

相关事实

待验证在试点中，LLM成功还原了病例中埋设的临床相关信息点的88.0%，而人类医生仅为38.9%73% 相似待验证测试中出现模型自称某步有95%把握但按评分标准得0分的案例69% 相似待验证在提及级别，模型整体精确率为74.1%，召回率为70.5%68% 相似待验证自评认同的门槛远低于临床诊断标准，因此自评层面的黑暗特质比例（约10%）明显高于临床诊断的1%到5%67% 相似待验证以GPT-MoE为例，若总专家数为64而每个Token只激活Top-2，则实际计算量与同等规模的Dense模型相比可降低约97%67% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1001613

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1001613

MCP

get_claim(id=1001613)