研究人员开发了一种名为“病理运输”的新方法，该方法利用最优传输来创建临床AI模型的解释。该方法对健康和患病患者的分布进行建模，以生成旨在定位疾病的热图。虽然在表格数据上对于无监督恶性肿瘤评分等任务有效，但发现该方法的热图定位能力在真实的胸部X射线数据上并不可靠，其准确率下降到随机水平，并且与Grad-CAM等监督方法相比表现不佳。该研究强调了合成数据和真实世界性能之间存在的显著差距，并强调了在临床环境中验证AI解释热图的稳健基准的必要性。 AI
影响 强调了将生成式AI解释应用于真实临床数据所面临的挑战以及严格验证的必要性。
排序理由 研究论文，详细介绍了一种新方法及其评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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