Uncertainty-aware graph representation learning with positive-unlabeled classification for biomarker discovery in peripheral artery disease
Questo lavoro presenta un framework di apprendimento di rappresentazioni su grafo consapevole dell'incertezza che integra la classificazione positiva-non etichettata e metodi di ensemble per dare priorità a biomarcatori nuovi e ben calibrati per la malattia arteriosa periferica, dimostrando prestazioni predittive superiori e rilevanza biologica rispetto alle linee di base esistenti.