匹兹堡团队开发乳腺影像AI不确定性评估方法
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匹兹堡团队开发乳腺影像AI不确定性评估方法
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AI 综述
匹兹堡大学团队开发了不确定性加权学习（UWL）方法，让乳腺影像AI在给出诊断的同时，提供针对个体患者预测结果的“不确定性评分”；初步分析显示，其中一个深度神经网络能较好评估这种不确定性，且未降低人群层面的准确性。 该方法用于分析乳腺X线影像，评估的是单次预测的可信程度，而不只是模型在整个人群中的诊断准确性。研究结果已在SPIE年会上报告。
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最新进展10月22日 04:20
AI乳腺癌检测有多可信？新方法评估个体患者诊断的不确定性报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月22日
- Medical XpressAI乳腺癌检测有多可信？新方法评估个体患者诊断的不确定性
匹兹堡大学团队开发不确定性加权学习（UWL）方法，使乳腺癌影像AI在给出诊断时同步评估个体患者结果的可信度。初步分析显示，其中一个深度神经网络能较好评估诊断不确定性，且未降低人群层面的准确性；结果已在SPIE年会上报告。
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