本文探讨了贝叶斯建模在医疗样本预测中的应用，强调其在高风险环境下提高模型可靠性的重要性。研究通过贝叶斯神经网络展示了减少误判和有效识别领域外患者的方法，并提出了基于不确定性引导的主动调查框架，以优化数据收集和提高模型训练效率。