AI在医疗影像分析中处理类别不平衡导致的偏差 各位同学，大家好！今天我们来探讨一个在医疗影像分析中非常重要且常见的问题：类别不平衡以及AI模型如何应对由此产生的偏差。 1. 类别不平衡问题概述 在医疗影像分析中，我们经常会遇到类别不平衡的问题。这意味着在训练数据集中，不同类别的样本数量存在显著差异。例如，在检测肺结节的CT扫描图像中，包含结节的图像数量可能远少于不包含结节的图像数量。这种不平衡会导致AI模型在训练过程中偏向于数量较多的类别，从而降低对少数类别的识别能力。 具体来说，如果一个模型在99%的病例是阴性，1%的病例是阳性的数据集中训练，即使它总是预测为阴性，也能达到99%的准确率。但这显然没有实际意义，因为它无法识别出任何阳性病例。 2. 类别不平衡对AI模型的影响 类别不平衡主要会带来以下几个方面的影响： 准确率虚高： 模型可能在整体数据集上表现出较高的准确率，但对于少数类别的识别能力很差。 召回率低： 模型可能无法识别出大部分少数类别的样本，导致召回率降低。 假阴性率高： 在医疗诊断中，假阴性（将阳性病例误判为阴性）往往比假阳性（将阴性病例误判为阳性）的代价更高。类别不平 …