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title: "随机不确定性 (Aleatoric Uncertainty)"
created: 2026-06-10
updated: 2026-06-10
type: concept
tags: ["uncertainty-quantification", "bayesian-deep-learning"]
sources: ["[[principled-uncertainty-clinical-ai]]"]
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# 随机不确定性 (Aleatoric Uncertainty)

**随机不确定性**（Aleatoric Uncertainty）是数据本身固有的、不可减少的噪声。与 [[epistemic-uncertainty|认知不确定性]]（模型知识不足）不同，它不能被更多训练数据所消除。

## 形式化定义

通过专用的不确定性输出头估计：sigma^2_aleatoric = softplus(g(z))

Softplus 激活函数确保方差的非负性。

## 临床意义

- **测量噪声**：高随机不确定性可能指示传感器误差、数据录入错误或不一致的临床测量
- **内在变异性**：患者生理指标的天然波动
- **与认知不确定性的互补**：两者需要不同的临床响应策略

| 不确定性类型 | 可能的响应 |
|------------|----------|
| 高随机不确定性 | 检查数据质量、重复测量 |
| 高认知不确定性 | 触发专家审核、收集更多代表性数据 |

## 参考
- [[principled-uncertainty-clinical-ai|Principled Uncertainty in Clinical AI]]
- [[epistemic-uncertainty|认知不确定性]]
- [[uncertainty-quantification|不确定性量化]]