Modelli AI Radiomici Mostrano Sensibilità ai Parametri di Acquisizione della TC

Un nuovo studio da arXiv (2605.14667) quantifica come le variazioni nei parametri di acquisizione della scansione TC degradino le prestazioni dei modelli AI radiomici, una barriera chiave per l'implementazione clinica. I ricercatori hanno sviluppato un framework a effetti misti per identificare regioni parametriche clinicamente significative che migliorano la robustezza tra diversi dataset. Applicato alla diagnosi del cancro al polmone utilizzando due dataset multicentrici indipendenti (un database pubblico e dati raccolti internamente) con diverse architetture all'avanguardia, il framework ha rivelato che la regolazione dei parametri TC basata sui dati raccolti ha migliorato la riproducibilità quando testata sul set pubblico. La configurazione ottimale è attualmente in fase di validazione.