医学
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作者
Sarah D. Verboom,J.G. Kroes,Sofia Alexandra Gomes Pires,Mireille J. M. Broeders,Ioannis Sechopoulos
出处
期刊：Radiology
[Radiological Society of North America]
日期：2025-08-01
卷期号：316 (2)
标识
DOI：10.1148/radiol.242594
摘要
Leveraging the prediction uncertainty of an artificial intelligence mammography interpretation model can reduce the workload in screen reading without decreasing performance by considering the model’s interpretations only when it is confident.
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