攻克临床数据异质性难题：AI 疾病检测模型的关键突破

研究人员针对疾病检测 AI 模型训练于异质性临床数据时的难题开展研究，聚焦模型偏差、因果关系和罕见病问题，助力提升 AI 诊断可靠性。

　　在这篇《NeuroView》文章中，讨论了使用异质性临床数据训练疾病检测人工智能（AI）模型时面临的挑战与最佳实践，重点关注模型偏差、因果关系和罕见病这些相互关联的问题。