弥合临床专业知识鸿沟：一个可访问的时间序列预测与分析网络平台的开发
机器学习
2025-12-10 v1 软件工程
摘要
时间序列预测在多个领域和行业中都有应用，尤其是在医疗健康领域，但分析数据、构建模型和解释结果所需的技术专业知识可能成为使用这些技术的障碍。本文介绍了一个网络平台，该平台使研究人员和临床医生能够轻松进行数据分析和绘图、训练预测模型以及解释和查看结果。用户可以上传数据并生成图表，以展示其变量及变量间的关系。该平台支持多种预测模型和训练技术，这些技术可根据用户需求进行高度定制。此外，大型语言模型可以生成建议和解释，帮助用户为其数据选择适当的参数并理解每个模型的结果。其目标是将该平台整合到学习型健康系统中，以实现从临床流程中持续收集数据和进行推理。
引用
@article{arxiv.2512.07992,
title = {Bridging the Clinical Expertise Gap: Development of a Web-Based Platform for Accessible Time Series Forecasting and Analysis},
author = {Aaron D. Mullen and Daniel R. Harris and Svetla Slavova and V. K. Cody Bumgardner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.07992},
year = {2025}
}