分布シフト下における医療画像診断AIの性能ギャップに関する因果分析

この研究は、医療画像診断におけるAIモデルのロバスト性という重要な分野に焦点を当てています。因果帰属のアプローチは、実際の臨床応用でよく見られる分布シフト下での性能低下を特定し、軽減するための新しい視点を提供します。

• •医療画像診断におけるAIモデルの性能の不一致という課題に取り組んでいます。
• •性能ギャップの原因を理解するために、因果帰属の手法を採用しています。
• •医療におけるAIの信頼性と信頼性を向上させるために重要です。