研究评测6国12数据集胸片AI：高敏感度下特异度低

Qinmei Xu 等研究者发布回顾性诊断准确性研究，在来自六个国家的 12 个数据集（7 个公开基准及中国、日本、德国的 5 个机构队列）上评测了 10 个已发表的胸片分类模型。结果显示，在 95% 敏感度下，最佳模型仅能排除约三分之一的阴性病例，主要终点为该敏感度下的特异度，次要终点为同条件下的阳性预测值和 AUROC。 该研究只评估图像级分类任务，分割、检测和报告生成不在评测范围内。研究已发布于 arXiv（2505.16027 v2）。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。