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title: "随机不确定性 (Aleatoric Uncertainty)"
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created: 2026-06-10
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updated: 2026-06-10
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type: concept
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tags: ["uncertainty-quantification", "bayesian-deep-learning"]
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sources: ["[[principled-uncertainty-clinical-ai]]"]
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# 随机不确定性 (Aleatoric Uncertainty)
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**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。
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## 形式化定义
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通过专用的不确定性输出头估计：sigma^2_aleatoric = softplus(g(z))
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Softplus 激活函数确保方差的非负性。
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## 临床意义
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- **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
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- **内在变异性**：患者生理指标的天然波动
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- **与认知不确定性的互补**：两者需要不同的临床响应策略
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| 不确定性类型 | 可能的响应 |
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|------------|----------|
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| 高随机不确定性 | 检查数据质量、重复测量 |
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| 高认知不确定性 | 触发专家审核、收集更多代表性数据 |
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## 参考
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- [[principled-uncertainty-clinical-ai|Principled Uncertainty in Clinical AI]]
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- [[epistemic-uncertainty|认知不确定性]]
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- [[uncertainty-quantification|不确定性量化]]
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