医疗影像中分布偏移下模型性能差距的因果归因分析

这项研究侧重于医疗影像中AI模型鲁棒性的关键领域。因果归因方法为识别和减轻分布偏移下性能下降提供了一个新颖的视角，这是现实世界临床应用中的一个常见问题。

• •解决了医疗影像中AI模型性能不一致的挑战。
• •采用因果归因方法来理解性能差距的原因。
• •有助于提高医疗保健中AI的可靠性和可信度。