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该论文发表在 ICNLSP 2025（第 8 届国际自然语言与语音处理会议，The 8th International Conference on Natural Language and Speech Processi
该论文发表在 CIKM 2025 （第 34 届 ACM 信息与知识管理国际会议，The 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management）。
1. 介绍（Introduction） 在医疗科技飞速发展的今天，数字病理学正迎来它的“高光时刻”。通过深度学习模型（Deep Learning），计算机能够以惊人的速度在成千上万张病理切片中捕捉到前列腺癌等疾病的蛛丝马迹。在理想的实验室环境下，这些算法的准确率往往能超过 98%，表现得像一位经验老
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这篇论文的摘要其实是在讨论一个非常人性化的技术挑战：AI 该如何面对那些“公说公有理，婆说婆有理”的模糊图像。作者指出，在很多现实任务中（尤其是像 CT 影像这样的医疗场景），图像本身是存在歧义的。一张片子放在那里，即便是几位资深的专业医生来划定病灶范围，他们给出的答案往往也不完全一样。如果传统的
