Uncertainty-aware graph representation learning with positive-unlabeled classification for biomarker discovery in peripheral artery disease
Ce papier présente un cadre d'apprentissage de représentations de graphes conscient de l'incertitude qui intègre la classification positive-non étiquetée et des méthodes d'ensemble pour privilégier des biomarqueurs novateurs et bien calibrés pour la maladie artérielle périphérique, démontrant une performance prédictive et une pertinence biologique supérieures par rapport aux bases de référence existantes.