Tatakoto让人工智能在医学中应用的科学研究变得易读。用于癌症检测的Transformer、影像基础模型、临床大语言模型——我们阅读论文，加以解释，指出哪些站得住脚、哪些不能。

项目

AI × 健康研究已成为21世纪医学的引擎。每年数千篇论文涌现——数字病理癌症检测、影像基础模型、临床推理大语言模型、AI药物发现。几乎所有内容对既非临床医生又非ML工程师的人而言难以阅读。Tatakoto处在原始论文与只看新闻稿不看方法的大众报道之间。

方法

每篇解读遵循严格框架：模型架构、训练数据及其偏倚、公正的对照、ML指标和临床转化、泛化局限、模型可访问性（代码、权重、许可证）、利益冲突、监管成熟度。我们指出AI医疗特有的失败模式：数据泄露、捷径学习、人群偏倚、有偏对照。

多语言

Tatakoto以法语、英语、西班牙语和中文发布。