Macro-AUROC

基础模型在从成人到儿科胸部X光片泛化方面遇到困难

一项新发表在arXiv上的基准研究评估了六个基础模型和两个CNN基线模型在胸部X光片分类任务上的表现，特别关注它们从成人数据泛化到儿科数据的能力。研究发现性能显著下降，宏观AUROC得分从成人数据的约92%降至儿科数据的约78%。研究还表明，增加模型适应的深度并未显著改善跨人群泛化能力，并且在成人数据上表现强劲的模型并不预示着在儿科数据上表现更好。