En el ámbito de la adquisición de datos para predicciones longitudinales, la disponibilidad de características puede ser limitada y tener un coste asociado. En este contexto, surge NOCTA, un marco de adquisición de intercambio de costos objetivo no codicioso que se enfoca en adquirir de manera secuencial las características más informativas en tiempo real, teniendo en cuenta tanto la dinámica temporal como el coste de adquisición.
NOCTA se basa en un objetivo novedoso, NOCT, que evalúa un conjunto candidato de adquisiciones futuras de características en función de la pérdida predictiva esperada junto con el coste de adquisición. Para estimar NOCT, se desarrollan dos estimadores complementarios: NOCT-Contrastive, que aprende un embedding de observaciones parciales utilizando la distribución inducida sobre las adquisiciones futuras, y NOCT-Amortized, que predice directamente NOCT para planes candidatos con una red neuronal.
Los experimentos en conjuntos de datos médicos sintéticos y del mundo real demuestran que ambos estimadores de NOCTA superan a los baselines existentes, logrando una mayor precisión a costes de adquisición más bajos.
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