同样 ， 不同的磁共振扫描仪可能具有不同的场强、切片厚度、重复次数和回声次数 。 最后 ， 神经网络可能在训练数据集中学到了外部数据集中不存在的混杂因素 。 例如 ， 当在门诊患者的数据集上进行测试时 ， 一个神经网络学习到在便携式胸片上发现肺炎的可能性更大 。 同样 ， 另一项研究表明 ， 神经网络可以学习将疾病状态与数据集特定的侧向标记、箭头和其他形式的注释相关联 ， 如果试图训练算法来检测疾病 ， 这是一个令人不安的迹象病理学 。
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