Hallucination in Medical Imaging AI: A Cross-Modality Analytical Framework for Taxonomy, Detection, and Mitigation under Regulatory Constraints
यह शोध पत्र एक क्रॉस-मोडैलिटी विश्लेषणात्मक ढांचे को प्रस्तुत करता है जो मतिभ्रम (hallucination) वर्गीकरणों को एकीकृत करता है, यह प्रकट करता है कि ओवरफिटिंग के कारण चिकित्सा-विशिष्ट फाउंडेशन मॉडल सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडलों की तुलना में अधिक मतिभ्रम उत्पन्न कर सकते हैं, और मेडिकल इमेजिंग में चिकित्सकीय रूप से महत्वपूर्ण एआई विफलताओं को संबोधित करने के लिए एफडीए (FDA) लाइफसाइकिल ओवरसाइट के अनुरूप संयुक्त शमन रणनीतियों का प्रस्ताव करता है।