粗略的种族和种族标签掩盖了颗粒状的低诊断深度学习模型的差异,用于胸部X射线图诊断
Preetham Bachina1, Sean P Garin1, Pranav Kulkarni1
1From the University of Maryland Medical Intelligent Imaging (UM2ii) Center, University of Maryland School of Medicine, 670 W Baltimore St, First Floor, Room 1172, Baltimore, MD 21201 (P.B., S.P.G., P.K., A.K., V.S.P., P.H.Y.); Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, Md (P.B.); Uniformed Services University of the Health Sciences, Bethesda, Md (S.P.G.); and Department of Biomedical Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, Md (J.S.).
Radiology
|November 7, 2023
概括
这项研究强调了相关编辑的重要性. 需要进一步的研究来探索所讨论的含义.
科学领域:
- 这项研究属于医学科学和临床实践的范围.
背景情况:
- 随附的Nikolic的社论提供了对该主题的批判性评论.
研究的目的:
- 提请注意相关的编辑,以便进一步的背景和讨论.
主要方法:
- 本节不适用,因为摘要引用的是外部编辑.
主要成果:
- 主要结果是引用社论,表明其内容是重要的.
结论:
- 鼓励读者咨询Nikolic的社论,以获得全面的理解.


