医療AIの未解決課題：UDAの臨床展開を阻む「モデル選択」の壁

医療画像診断におけるAIモデルの臨床展開には、教師なしドメイン適応（UDA）が不可欠です。しかし、ターゲットドメインのデータにラベルがないため、最適なモデルをどう選ぶかが大きな課題でした。本研究は、UDAの全パイプラインを評価し、適応だけでなくラベルなしでのモデル選択の難しさを浮き彫りにしました。最適なモデルは存在するものの、それを特定する信頼できる手法がない現状を指摘しています。