Pathology Transport

新的临床数据解释AI方法显示出希望，但在现实世界定位方面遇到困难

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。