riskprediktionsmodeller
Riskprediktionsmodeller er statistiske eller maskinlæringsbaserede værktøjer, der estimerer sandsynligheden for, at en bestemt begivenhed indtræffer inden for et givent tidsrum, baseret på individuelle karakteristika og kontekstuelle faktorer. Formålet er at kvantificere risiko og understøtte beslutningstagning inden for områder som sundhedspleje, finans og offentlig forvaltning. Modellerne spænder fra enkle logistiske regressioner til mere komplekse maskinlæringsmodeller og tid-to-event-analyse.
Metoderne kræver ofte en vurdering af to kernespørgsmål: diskriminering og kalibrering. Diskriminering måler evnen til at
Anvendelserne spænder bredt fra klinisk beslutningsstøtte til kredit-, forsikrings- og folkesundhedsplanlægning. I praksis skal modellerne være
Etiske og regulatoriske forhold omfatter risiko for bias og uretfærdig behandling samt dataprivatliv. Modeller kan utilsigtet