AI病理模型依赖“视觉捷径”而非真实生物学特征

来源：Nature Biomedical Engineering

研究分析8000余份癌症样本发现，许多AI病理工具并非真正识别基因突变，而是利用与突变相关的临床特征（如微卫星不稳定性）作为“统计捷径”进行预测。当控制混杂因素后，模型准确性显著下降。研究呼吁建立更严格的评估标准，确保AI学习真实生物学机制，而非仅依赖表面关联，以避免在临床应用中产生不可靠结果。