Venkatesh Sivaraman

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Venkatesh Sivaraman 最新论文

Sivaraman 等人提出智能推理线索框架，通过对6个临床团队和25名医生的研究，分析8种推理线索在脓毒症治疗决策中的不同影响模式，为AI辅助医疗决策系统设计提供指导。

Sivaraman 等人评估 AI 过量风险评估原型系统支持地方公共卫生决策的潜力，发现专家认可其价值但担忧模型能否适应各地疫情的动态演变。

Sivaraman 等人开发 Tempo 系统，通过时态查询语言帮助数据科学家与领域专家协作迭代预测模型规范，助力多学科团队快速筛选可行建模方案

Sivaraman 等人开发Divisi交互式笔记本工具支持探索性子组分析，采用快速近似发现算法，通过13位从业者验证能揭示数据特征交互中的意外模式。

Yildirim 等人通过数据科学家、临床医生和HCI研究人员协作的设计工作坊，探索AI概念构想方法，旨在解决创新高失败率问题并改进多学科合作。

Sivaraman等人开发脓毒症决策支持系统，对24名ICU临床医生进行混合方法研究，发现解释增强信心但临床医生倾向于'协商'而非简单接受或拒绝。

Sivaraman 等人开发 Emblaze 系统，通过动画交互式散点图和星迹增强技术实现嵌入空间可视化对比，并利用邻域分析和聚类动态发现空间间变化点组。

Kawakami 等人通过儿童福利机构访谈发现员工对 AI 决策支持的依赖受情境信息了解、自我能力评估、组织压力及算法与决策目标不一致等因素影响。

Cheng 等人发现儿童福利工作者结合算法决策时，通过全面风险评估可将黑白儿童筛选率差异从20%降至9%，揭示改善人机合作机制。

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