Foundation Model Robustness to Technical Acquisition Parameters in Chest X-Ray AI A Multi-Architecture Comparative Study with External Validation
이 연구는 흉부 엑스레이 AI를 위한 파운데이션 모델들이 촬영 방식과 같은 획득 파라미터에 대해 다양한 수준의 강건성을 보여줌에도 불구하고, 이들의 성능 우위는 흔히 데이터셋 특정적이며 외부 검증 전반에 걸쳐 일반화되는 데 실패하며, 이는 모델 구조나 학습 규모와 관계없이 기술적 편향이 지속된다는 점을 드러낸다.