研究人员开发了一种新方法，以提高病理基础模型（PFMs）在不同医院之间的鲁棒性。该技术称为局部最大均值差异（LMMD），有助于分类器在从一家医院的数据训练并在另一家医院的数据上应用时保持性能。这种方法在域适应（可获得部分目标医院数据）和域泛化（无法获得目标数据）方面都有效。 AI
影响 增强了人工智能模型在医学诊断中的可靠性，可能导致跨医疗保健系统更一致的患者护理。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍提高人工智能模型性能的新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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