医疗AI必须考虑「实践漂移」

📋总体概括

文章提出医疗AI面临的核心挑战是「practice drift（实践漂移）」：临床指南更新、新疗法、诊断技术、流程与文档习惯变化会改变数据生成过程，导致即使输入分布未见明显漂移，模型的临床有效性也会退化。它区别于普通特征漂移，本质是底层临床过程本身变了，传统监控与验证方法难以覆盖，医疗ML评估体系需要引入针对临床实践变化的监控与再校准机制。