Prevenindo quedas catastróficas de precisão na implantação de modelos em redes hospitalares heterogêneas.
Alterações em fabricantes de tomógrafos, reagentes laboratoriais ou demografia introduzem desvios de covariáveis que podem reduzir a acurácia de 98% para menos de 70% em clínicas comunitárias.
Avaliando embeddings de características por testes estatísticos de duas amostras, a plataforma detecta desvios silenciosos antes que erros diagnósticos aconteçam.