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CXR-CLIP
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新的SUDO框架可在无目标标签的情况下对医学AI模型进行排名
研究人员开发了一种名为SUDO的新方法，用于在不需要目标域标签数据的情况下评估基础模型在医学图像分类中的性能。该框架测量不同数据分区之间的伪标签差异，以生成AURCC分数，然后可用于对模型进行排名。在胸部X光片分类上的实验表明，AURCC排名与真实排名非常吻合，即使在有限的源域数据下也证明是有效的。
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新基准改进了对复杂胸部X光片查询的AI检索
研究人员开发了CXR-Retrieve，一个旨在改进胸部X光片档案的文本到图像检索的新基准。当前模型在涉及连词和否定词的临床查询方面存在困难，例如“肺不张且无肺炎”。CXR-Retrieve通过关注检索到的图像是否满足所有断言的临床约束，而不是仅仅匹配自由文本报告来解决这个问题。提出的标签感知对比微调目标显著提高了精度，尤其是在涉及多种病理或否定的复杂查询方面。