یکی از چالشهای بزرگ در استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیلهای پزشکی (رادیومیکس)، افت کیفیت و دقت مدلها در مواجهه با دادههای متفاوت (مراکز درمانی مختلف) است.
در پژوهش جدیدی که اخیراً منتشر شده، محققان یک چارچوب آماری هوشمند ارائه دادهاند که حساسیت مدلهای هوش مصنوعی را نسبت به پارامترهای مختلف تصویربرداری سیتیاسکن بررسی میکند. هدف این است که با انتخاب پیکربندیهای بهینه، مدلها در برابر تغییرات محیطی مقاومتر شده و دقت تشخیص سرطان ریه در شرایط بالینی به شکل چشمگیری افزایش یابد. این یعنی قدمی بزرگ برای اعتماد بیشتر پزشکان به ابزارهای تشخیصی هوشمند! 🧬✨
منبع: arXiv AI