医学影像AI辅助诊断：跨院域偏移与置信度校准

智慧医疗实验室本阶段把重点放在一个容易被忽略的问题上：模型在训练院表现良好，换到另一台设备、另一套重建参数后，结节检出的敏感度会明显下滑。我们没有急于扩数据，而是先做了一次域偏移归因——把扫描仪型号、层厚、重建核作为分组变量，观察输出概率分布的漂移幅度。

要点：
· 进展：在三个院区的回顾性胸部CT队列上引入温度缩放与分组校准，高置信误报下降约三成，敏感度基本持平；对校准后仍落在中间区间的样本自动标记为“建议复核”，供医师优先排序。
· 下一步：把校准参数与设备元数据绑定，随推理服务一并下发，并持续观察线上分布漂移。

需要说明的是，校准只让模型更清楚自己有多不确定，并不能凭空提升诊断能力。我们更愿意把它当作临床落地的前置条件，而不是卖点。