一种AI模型可靠性判断方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种AI模型可靠性判断方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取全部病例集合，依次确定训练AI模型所用各病例为当前病例，通过多次随机改变当前病例中的特征数据得到多个采样样本，利用AI模型获取每个采样样本的诊断结果；利用每个采样样本及相应诊断结果对机器学习模型进行训练，在训练完成后基于机器学习模型的可解释性，确定表示AI模型获取当前病例的诊断结果的依据为依据信息；如果全部病例集合中依据信息合理的病例数量达到数量阈值，则确定AI模型可靠。可见，本申请能实现对AI模型的准确评价，进而有效降低使用AI模型进行医学辅助诊断的风险。