Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalization in medical AI: a perspective on developing scalable models

論文の概要: Generalization in medical AI: a perspective on developing scalable models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05418v2
Date: Wed, 16 Apr 2025 07:07:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-17 14:37:05.266721
Title: Generalization in medical AI: a perspective on developing scalable models
Title（参考訳）: 医療用AIの一般化 : スケーラブルなモデル開発をめざして
Authors: Eran Zvuloni, Leo Anthony Celi, Joachim A. Behar,
Abstract要約: 医療用AIモデルの配布外一般化性能を特徴付ける3段階尺度が導入された。このスケールは、現実世界の医療シナリオの多様性と、対象のドメインデータとラベルがモデル再分類に利用できるかどうかに対処する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6728181032975598
License:
Abstract: The scientific community is increasingly recognizing the importance of generalization in medical AI for translating research into practical clinical applications. A three-level scale is introduced to characterize out-of-distribution generalization performance of medical AI models. This scale addresses the diversity of real-world medical scenarios as well as whether target domain data and labels are available for model recalibration. It serves as a tool to help researchers characterize their development settings and determine the best approach to tackling the challenge of out-of-distribution generalization.
Abstract（参考訳）: 科学コミュニティは、研究を実践的な臨床応用に翻訳するために医療AIの一般化の重要性をますます認識している。医療用AIモデルの配布外一般化性能を特徴付ける3段階尺度が導入された。このスケールは、現実世界の医療シナリオの多様性と、対象のドメインデータとラベルがモデル再分類に利用できるかどうかに対処する。研究者が開発環境を特徴づけ、アウト・オブ・ディストリビューションの一般化の課題に取り組むための最良のアプローチを決定するのに役立つツールとして機能する。

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