一篇新发表在arXiv上的调查论文详细介绍了将深度学习应用于医学影像分析的挑战和解决方案，特别是在处理分布变化时。该论文根据现实世界的临床约束（如数据可访问性和隐私）对现有方法（如联合训练、联邦学习、微调和域泛化）进行了分类。文章强调，随着领域信息的可用性降低，性能提升有限，并且日益需要不确定性感知建模和以可部署性为重点的设计在医学AI领域。 AI
影响 强调了在医学影像领域需要更强大、更具适应性的深度学习模型，以克服现实世界部署的挑战。
排序理由 该集群包含一篇关于arXiv上的调查论文，详细介绍了特定AI领域的研究方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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