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胎儿生物测量审计:风险控制未覆盖误差幅度

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AI 综述

Zhengshuai Yang 等作者对基于工具的胎儿头围生物测量流程进行审计,在 HC18 的 999 张标注图像上按两组预先注册的四路划分各重训分割器三次。结果显示,Clopper-Pearson 风险控制在 α = 0.10 下给出的认证与手工设定阈值无法区分,但该流程仍输出 271.3 mm 的头围,而真实值为 324.6 mm;该候选完整度得分为 0.94,约 150 个答案中的一个离群值未影响认证风险界。 审计据此指出,现有风险控制只认证错误率,不认证错误幅度,因此单次大幅误差可以落在认证之外。 这一结论针对上述胎儿头围生物测量流程和该认证方法,不意味着其他流程或其他风险控制方式存在同样问题。

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报道时间线

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11月5日
  1. arXiv cs.AI
    风险控制只认证错误率不认证错误幅度:选择性胎儿生物测量的审计

    对基于工具的胎儿头围生物测量流程审计发现,Clopper-Pearson 风险控制给出的认证与手工设定阈值无法区分,但流程仍输出 271.3 mm 的误差(真实 HC 为 324.6 mm),该候选完整度得分 0.94,约 150 个答案中的一个离群值不影响 α = 0.10 的认证风险界。

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